Не удалось вставить весь код, так как код был слишком длинным. X имеет 9 столбцов, остальные - по 1 столбцу. работал в прошлом, обновил версию tf, сейчас не работает.
X = X.values
Y = Z.values
W = W.values
B = B.values
learning_rate = 0.01
epoch = 300
samples = 150
x = tf.placeholder('float32',[None,9])
y = tf.placeholder('float32',[None,1])
w = tf.placeholder('float32',[None,1])
b = tf.placeholder('float32',[None,1])
prediction = W*X+B
cost = tf.reduce_sum((prediction - Y)**2)/(2*samples)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptomizer(learning_rate).minimize(cost)
print('optimizer in:'+optimizer)
with tf.Session() as sess:
for X,Y in zip(x_train,y_train):
sess.run(optimizer,feed_dict={x:X,y:Y})
weight = sess.run(W)
print(weight)
bias = sess.run(B)
print(bias)
Following is the error==============
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-68f4f3d18cbe> in <module>()
---> 75 cost = tf.reduce_sum((prediction - Y)**2)/(2*samples)
76 # define optimizer
77 optimizer = tf.train.GradientDescentOptomizer(learning_rate).minimize(cost)``
TypeError: Expected binary or unicode string, got 0.026435676566314795