tensorflow2 Linear Regression

[이종찬]

<h4>수업의 예제에선 아래와 같이 에러가 나서

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 19
17 # 옵티마이저를 사용하여 손실 함수를 최소화합니다.
18 for i in range(300): ---> 19 opt.minimize(손실함수, var_list=[a, b])
20 print(a.numpy(), b.numpy())
AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'minimize'

이유를 보니 minimize 매서드가 없고
TensorFlow 2.x에서 tf.keras.optimizers.Optimizer
클래스의 메서드로 구현되어 있지 않습니다.
라 합니다.

해서 GradientTape를 사용하여 결과가 나오게 하는데 수업처럼
그냥 minimize를 사용하는 방법은 없나요?
</h4>
<h4>같은 이유로 다음 강의의 예제도 minimize메서드가 제공되지 않았다고 하여
GradientTape를 사용하여 그래디언트를 계산하고, apply_gradients 메서드를
사용합니다. 꼭 GradientTape, apply_gradients 를 사용해야 하나요?

아니면 제가 아나콘다의 가상환경에서 사용하느라 조건이 달라진건가요?
이유가 궁금합니다.</h4>

[codingapple]

터미널에서 pip uninstall tensorflow 하고 pip install tensorflow==2.15.0 입력해봅시다

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