Я написал скрипт, который демонстрирует алгоритм линейной регрессии следующим образом:
training_epochs = 100
learning_rate = 0.01
# the training set
x_train = np.linspace(0, 10, 100)
y_train = x_train + np.random.normal(0,1,100)
# set up placeholders for input and output
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
# set up variables for weights
w0 = tf.Variable(0.0, name="w0")
w1 = tf.Variable(0.0, name="w1")
y_predicted = X*w1 + w0
# Define the cost function
costF = 0.5*tf.square(Y-y_predicted)
# Define the operation that will be called on each iteration
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(costF)
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# Loop through the data training
for epoch in range(training_epochs):
for (x, y) in zip(x_train, y_train):
sess.run(train_op, feed_dict={X: x, Y: y})
# get values of the final weights
w_val_0,w_val_1 = sess.run([w0,w1])
sess.close()
С помощью этого скрипта выше я мог бы легко вычислить w_val_1 и w_val_0.Но если я что-то изменил с помощью y_predicted:
w0 = tf.Variable(0.0, name="w0")
w1 = tf.Variable(0.0, name="w1")
w2 = tf.Variable(0.0, name="w2")
y_predicted = X*X*w2 + X*w1 + w0
...
w_val_0,w_val_1,w_val_2 = sess.run([w0,w1,w2])
, то я не смог бы вычислить w_val_0, w_val_1, w_val_2.Пожалуйста, помогите мне!