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