TensorFlow写的神经网络不work的原因

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TensorFlow写的神经网络不work的原因相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

for epoch in range(training_steps):
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variable_initializer())
        sess.run(train_op)
        if epoch % 100 == 0 :
            print(sess.run([loss]))

上述代码写后,trian loss 和 valid loss 一致都不怎么变化,好像神经网络完全没有在训练一样。这是因为每训练一次后,weight和bias都被重新初始化了。

# 正确方法
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variable_initializer())
    for epoch in range(training_steps):
        sess.run(train_op)
        if epoch % 100 = 0:
            print(sess.run([loss]))

以上是关于TensorFlow写的神经网络不work的原因的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

运用tensorflow写的第一个神经网络

Tensorflow+keras解决Exception has occurred: ValueError Shape mismatch: The shape of labels (received(代

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TensorFlow从0到1之TensorFlow实现反向传播算法(21)

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使用 Tensorflow 的神经网络精度低