1. 导入/生成样本数据集
2. 转换和归一化数据
data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)
3. 划分样本数据集为训练样本集、测试样本集和验证样本集
4. 设置机器学习参数（超参数）
learning_rate = 0.01 batch_size = 100 iterations = 1000
5. 初始化变量和占位符
a_var = tf.constant(42) x_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size]) y_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
6. 定义模型结构
# 线性模型 y_pred = tf.add(tf.mul(x_input, weight_matrix), b_matrix)
7. 声明损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_actual - y_pred))
8. 初始化模型和训练模型
with tf.Session(graph=graph) as session:
...
session.run(...)
...
9. 评估机器学习模型
10. 调优超参数
11. 发布/预测结果
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