Ich habe ein Problem mit TensorFlow Anfänger Tutorial

Question

Ich begann vor kurzem Interesse an Deep Learning. Ich habe die Tensorflow Anfänger Tutorial ich die Syntaxfehler erhalten kopiert und kann nicht das Skript

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 

import tensorflow as tf 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None,784]) 
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 


#TRAINING 

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y).reduction_indices = [1] 

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

#(SYNTAX ERROR IN "P" OF TRAIN_STEP) 

sess = tf.InteractiveSession() 

tf.global_variable_initializer().run() 

for _ in range(1000): 
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
sess.run(train_step, feed_dict = {x: batch_xs, y_: batch_ys}) 

#EVALUATION 

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 

laufen, warum dies geschieht und wie man es beheben, so kann ich mit meiner Learnings weiter.

Answer 1

einen Blick auf diese Linie nehmen:

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y).reduction_indices = [1] 

Sie feststellen sollten, dass die Klammern nicht schließen, ist dies keine gültige Aussage.

Können Sie versuchen, den Code, den Sie online gefunden haben, erneut zu kopieren und sorgfältig zu überprüfen, was Sie kopiert haben?

Viel Glück!