Ich machte ein Feed-Forward-Single-Neuron-Netzwerk. Die Vorhersage druckt 0,5, während sie 0,0 drucken soll. Ich bin Tensorflow sehr neu. Bitte hilf mir. Das ist mein Code:einzelnes Neuron Feed-Forward-Netzwerk in Tensorflow
"""
O---(w1)-\
\
O---(w2)-->Sum ---> Sigmoid ---> O 3 inputs and 1 output
/
O---(w3)-/
| Input | Output
Example 1 | 0 0 1 | 0
Example 2 | 1 1 1 | 1
Example 3 | 1 0 1 | 1
Exmaple 4 | 0 1 1 | 0
"""
import tensorflow as tf
features = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])
labels = tf.placeholder(tf.float32, [None])
#Random weights
W = tf.Variable([[-0.16595599], [0.44064899], [-0.99977125]], tf.float32)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
predict = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(features, W))
error = labels - predict
# Training
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(error)
for i in range(10000):
sess.run(train, feed_dict={features: [[0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]], labels: [0, 1, 1, 0]})
training_cost = sess.run(error, feed_dict={features: [[0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]], labels: [0, 1, 1, 0]})
print('Training cost = ', training_cost, 'W = ', sess.run(W))
print(sess.run(predict, feed_dict={features:[[0, 1, 1]]}))
Ich habe dieses Modell auch manuell mit nur numpy, die gut funktioniert.
Edit: Ich habe alle Arten von Kostenfunktion einschließlich tf.reduce_mean versucht (vorhersagen Zeichen) ** 2)
Etiketten mit dem folgenden Code - vorhersagen kein gültiger Fehler, vielleicht gemeint Sie tf.reduce_mean ((Etiketten - vorhersagen) ** 2)? – lejlot