2017年3月第1版，3.4.5节，完整神经网络样例程序（61-64页）其中的代码运行完之后，仅输出了训练之后的参数w1和w2。由于这是个二分类问题，如果我想知道最终的预测结果y属于哪一类（0或1），我该怎么判断？输出y的值，可以用这行代码吧：print( sess.run( y, feed_dict={x: X} ) )
运行结果，y的值都很大，最大的23.16091919，最小的0.57635945，那y在什么条件下，分类结果为0，什么条件下，分类结果为1呢？如果根据74页说的，取0.5为阈值，大于0.5的认为合格，小于0.5的不合格，那全都合格，与实际结果相差太大了。请予以指点，谢谢！
印次3, 99页, 从train_step 开始一直到with tf.Session() as sess, 似乎应该缩进一层, 请查证.
只选取了书中的一小部分代码，为什么会报错
亲爱的读者您好，代码运行报错可能是tf版本的问题，请在本页面资源下载处下载对应版本的代码。
p150构建LeNet网络中根据你给的代码修改后损失值一直高于2.3
将train.py中的 初始学习率 改为0.01
7.3.4的github源码跑不了，提示错误为OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue ‘_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue’ is closed and has insufficient elements (requested 2, current size 0)。望解答
2017年3月第1版，3.4.5节，完整神经网络样例程序（61-64页）
其中的代码运行完之后，仅输出了训练之后的参数w1和w2。由于这是个二分类问题，如果我想知道最终的预测结果y属于哪一类（0或1），我该怎么判断？
输出y的值，可以用这行代码吧：
print( sess.run( y, feed_dict={x: X} ) )
运行结果，y的值都很大，最大的23.16091919，最小的0.57635945，
那y在什么条件下，分类结果为0，什么条件下，分类结果为1呢？
如果根据74页说的，取0.5为阈值，大于0.5的认为合格，小于0.5的不合格，那全都合格，与实际结果相差太大了。
请予以指点，谢谢！
印次3, 99页, 从train_step 开始一直到with tf.Session() as sess, 似乎应该缩进一层, 请查证.
只选取了书中的一小部分代码，为什么会报错
p150构建LeNet网络中根据你给的代码修改后损失值一直高于2.3
7.3.4的github源码跑不了，提示错误为OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue ‘_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue’ is closed and has insufficient elements (requested 2, current size 0)。望解答