Question

我试图在Tensorflow中生成一个简单的线性模型。这是代码......

N        = 400
features = 100
nSteps   = 1000

data = (np.random.randn(N, features), np.random.randint(0, 2, N))

W = tf.placeholder(tf.float32, shape=(features,1), name='W')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(features,1), name='b')
d = tf.constant(data[0], dtype=tf.float32)

result = tf.add( tf.matmul(d, W), b)

事实证明b的尺寸可能存在一些问题，但出于某种原因，据我所知，它们都可以......

不确定为什么这会引发错误。有人可以帮忙吗？

注意：

result = tf.matmul(d, W)

这没关系。

我检查了结果的形状，与b的形状相同。不确定可能是什么问题。

Answer 1

在线性模型（即输出层中的一个单元）中，b应为标量。

数学上，对于单个观察，您有：result = WX + b，其中维W [1 x要素]，X [要素x 1]。然后，WX是标量。因此b应该是标量。

因此，您应该将b更改为以下内容，以获得正确的线性模型并使维度成为现实：

b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,1), name='b')

张量流中的线性模型

1 个答案: