w1和w2是什麼意思?有什麼作用?20 #1定義神經網路的輸入、引數和輸出,定義前向傳播過程
21 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(none,2))
22 y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(none,1))
23 w1 = tf.variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
24 w2 = tf.variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))
25 26 a = tf.matmul(x,w1)
27 y = tf.matmul(a,w2)
這是定義損失函式和反向傳播的方法29 #2定義損失函式及反向傳播方法
30 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))
31 train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.001).minimize(loss)
這裡是用train_step的方法來訓練x和y_這兩個陣列嗎?42 # 訓練模型
43 steps = 3000
44 for i in range(steps):
45 start = (i*batch_size) % 32
46 end = start + batch_size
47 sess.run(train_step,feed_dict=)
48 if i % 500 == 0:
49 total_loss = sess.run(loss,feed_dict=)
50 print("after %d training step,loss on all data is %g" %(i,total_ loss))
51
最後乙個total_loss = sess.run(loss,feed_dict=),這裡使用loss(均方誤差)方法來訓練x和y_陣列嗎?
望大神解答疑惑。
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