线性回归随机梯度下降（SGD）在TensorFlow 2.1中的实现

TensorFlow 2.1中的线性回归随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降算法，它可以有效地求解最小二乘问题。它的基本思想是，每次迭代仅仅更新一小部分参数，而不是更新所有参数，从而节省计算时间。在TensorFlow 2.1中，SGD的实现非常简单，只需要使用tf.keras.optimizers.SGD函数创建优化器，并指定学习率即可。

使用方法

定义一个模型，例如：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

使用SGD优化器：

sgd = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

编译模型，使用SGD优化器：

model.compile(optimizer=sgd, loss='mean_squared_error')

这样，就可以使用TensorFlow 2.1中的SGD算法来实现线性回归了。