张量流中的线性模型答案

【问题标题】：linear model in tensor flow张量流中的线性模型
【发布时间】：2017-09-26 12:21:42
【问题描述】：

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)

原来b的尺寸可能有问题，但由于某种原因，据我所知，它们都还可以......

不确定为什么会引发错误。有人可以帮忙吗？

注意：

result = tf.matmul(d, W)

没关系。

我检查了结果的形状，和b的形状一样。不太确定可能是什么问题。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow linear-algebra

【解决方案1】：

在线性模型中（即输出层中的一个单元），b 应该是一个标量。

从数学上讲，对于单个观察，您有：result = WX + b，其中维度 W [1 x 特征]，X [特征 x 1]。然后，WX 是标量。因此b 应该是一个标量。

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计算出尺寸：

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

【讨论】：