TensorFlow写的神经网络不work的原因
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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
Tensorflow+keras解决Exception has occurred: ValueError Shape mismatch: The shape of labels (received(代
Tensorflow+keras解决Exception has occurred: ValueError Shape mismatch: The shape of labels (received(代
TensorFlow从0到1之TensorFlow实现反向传播算法(21)