今天我找到一篇文章在教讀者如何訓練Iris的資料集，所以我也來嘗試看看，順便來記錄一下這次的實作過程跟分享所用到的程式碼~
(這篇我會先介紹前半段的程式碼，剩下後半段的程式碼跟操作心得明天會再繼續分享。)
導入所需模組。
數據集讀入、並從sklearn包裡的datasets裡讀入數據集。
數據集亂序。
分為訓練集和測試集。
轉換x的數據類型，否則後面矩陣相乘時會因為數據類型不一致而導致報錯。
配成 [輸入特徵,標籤] 對，將數據集分批次，每個批次batch組數據。
生成神經網路的參數，4個輸入特徵，故輸入層為4個輸入節點 ; 因為3個分類，故輸出為3個神經元。tf.Variable()可以標記參數訓練。(這個語法，我們在DAY20-scope命名法，那篇文章有介紹到，忘記的可以再回去複習一下~)
參考文章網址 : https://blog.csdn.net/weixin_45768638/article/details/108441731#Iris_366
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