为什么我的神经网络是发散的。

发布于 2022-09-06 00:04:14 字数 1543 浏览 14 评论 0

找不出哪里出问题了,有没有大神指点。

import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data = np.linspace(-1.0,1.0,300).astype("float32")[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data = (np.square(x_data)+noise).astype("float32")

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
import matplotlib.pyplot as plot
plot.plot(x_data,y_data)
plot.show()

图片描述

# fc1
fc1_W = tf.Variable(tf.random_uniform([1,10]))
fc1_b = tf.Variable(tf.zeros([1,10])+0.1)
fc1_output = tf.nn.relu(tf.matmul(xs,fc1_W)+fc1_b)
#fc2
fc2_W = tf.Variable(tf.random_uniform([10,1]))
fc2_b = tf.Variable(0.1)
fc2_output =(tf.matmul(fc1_output,fc2_W)+fc2_b)
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-fc2_output)))

train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(10):
    sess.run(train,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    
    print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
593411.0
2.06557e+09
7.19024e+12
2.50292e+16
8.71268e+19
3.03288e+23
1.05575e+27
3.67504e+30
1.27928e+34
4.45318e+37

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