TensorFlow实现一元线性回归模型搭建、训练、求参

Python：3.9
编译环境：vscode
TensorFlow：2.8.0
问题描述：设给定一批由y=0.1*x+0.3生成的数据集（x,y），建立线性回归模型h=w*x+b，预测出w=0.1和b=0.3。
其实网上或书本上都有，但是鉴于其上代码运行会出现各种错误，尤其是关于TensorFlow版本的问题最多，多的不说，先奉上代码及代码解释，便于初学者学习、理解。

#加入忽略,电脑使用cpu模式,加入忽略代码,可以防止报错产生
import os
from pickletools import optimize
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

## 生成拟合数据集 ````````````````    
# 首先导入3个库
from re import X
import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf           #TensorFlow版本原因
tf.disable_v2_behavio

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