import tensorflow as tf
tf.set_random_seed(337)

#1. 데이터
x= tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])
y= tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])

w = tf.Variable(tf.random_normal([1]), dtype=tf.float32) #random_uniform 균등 분포(N빵), random_normal 정규 분포 [1]은 1개짜리
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), dtype=tf.float32) #random_uniform 균등 분포(N빵), random_normal 정규 분포 [1]은 1개짜리

#####[실습]#####
#2. 모델 구성
hypothesis = x * w + b

# #3-1 컴파일
loss = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis-y))

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
# w = w - 러닝레이트*(로스를 w로 편미분한 값)      <- epoch마다 이 값 만큼 갱신 시킨다.           미분 = 그 지점의 변화량을 구하는 것 로스의 기울기
#
train = optimizer.minimize(loss)

#3-2 훈련
with tf.compat.v1.Session() as sess :
# sess = tf.compat.v1.Session()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    #model.fit()
    epochs = 5001
    for step in range(epochs) :
        # sess.run(train)
        _, loss_val, w_val, b_val = sess.run([train, loss, w, b], feed_dict = {x:[1,2,3,4,5], y:[2,4,6,8,10]})   
        #플레이스홀드로 공간만 만들어뒀기 때문에 feed_dic으로 값 지정
        #
        if step %20 == 0 :
            # print(step, 'loss :', sess.run(loss), 'w :', sess.run(w), 'b :', sess.run(b))            
            print(step, 'loss :', loss_val, 'w :', w_val, 'b :', b_val)

    # sess.close() 
    #with문은 자동으로 close() 해줌.