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TensorFlow写的神经网络不work的原因

时间:2019-02-27 22:12:02      阅读:209      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
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]))

TensorFlow写的神经网络不work的原因

原文:https://www.cnblogs.com/ZeroTensor/p/10447233.html

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