TensorFlow

Question

'da bir en iyileştirici tarafından en aza indirilen kayıp değerini yazdırma Bir iyileştirici tarafından en aza indirilen kayıp değerini yazdırmak istiyorum. Ben onun küçültülmüş değerini yazdırmak, nasıl Şimdi mean_squared_error minimize olduğunu

LEARNING_RATE = 0.0001 
MOMENTUM = 0.999 

mean_squared_error = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(predictions, training_outputs))) 
train_step = tf.train.MomentumOptimizer(LEARNING_RATE, MOMENTUM).minimize(mean_squared_error) 

# Load data 
features = ... 
labels = ... 

# Launch TensorFlow session 
with tf.Session() as session: 
    session.run(initialize) 

    print("Begin training...") 
    session.run(train_step, feed_dict={training_inputs: features, training_outputs: labels}) 
    print("Finished training! The mean squared error is: _____") 

: İşte bir örnek?

mean_squared_error = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(predictions, training_outputs))) 
loss_summ = tf.scalar_summary("loss", mean_squared_error) 

Ardından TensorFlow oturumunda bir yazar oluşturmak ve sess.run() çağrısına özeti loss_summ ekleyin:

Answer 1

kaybına görselleştirmek için en kolay yolu ona bir sayıl özetini yaratmaktır. Daha sonra değeri mse_val'a geri alırsınız ve yazdırabilirsiniz.

with tf.Session() as session: 
    writer = tf.train.SummaryWriter("log", session.graph_def) 
    session.run(initialize) 

    print("Begin training...") 
    _, mse_val, summ = session.run([train_step, mean_squared_error, loss_summ], feed_dict={training_inputs: features, training_outputs: labels}) 
    writer.add_summary(summ) 
    print("Finished training! The mean squared error is: %f" % mse_val) 

bir bonus olarak, hatta (daha fazla ayrıntı için this tutorial okuyun) tensorboard --logdir log çalıştırarak, TensorBoard kaybın evrimini görselleştirmek.

Not: kodunuz sadece eğitimin 1 yinelemesini çalıştırır, bir döngü eklemek isteyebilirsiniz.