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]))
原文地址:https://www.cnblogs.com/ZeroTensor/p/10447233.html
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。