Я новичок в Tensorflow и Keras, я нашел похожие вопросы в Интернете, но ни один из них не был действительно полезен. Я создал последовательную модель в Керасе, но я пытаюсь провести обучение с использованием Tensorflow. Это на самом деле работает. Однако я не могу проверить результаты, полученные в sess.run ()
Вот простой пример, надеюсь, что он не слишком минимален
inp = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
output = model(inp)
loss = myloss(output)
grad = rmspropopt.compute_gradients(loss, model.trainable_weights)
update = rmspropopt.apply_gradients(grad)
res = sess.run([update_weights, inp, output], feed_dict={inp:mydata})
model.predict (inp) не дает таких же результатов, как в res [1]. Зачем? Оценивается ли res [1] перед обновлением весов? Как я мог проверить этот факт? Большое спасибо!