在张量流中实现神经网络时出错[关闭]

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[<3小时前关闭。

我正在尝试实现此代码以获取示例神经网络，但在此步骤中遇到错误，有人可以帮助我吗？

import tensorflow as tf

const = tf.constant(2.0, name="const")


b = tf.Variable(2.0, name='b')
c = tf.Variable(1.0, name='c')

# now create some operations
d = tf.add(b, c, name='d')
e = tf.add(c, const, name='e')
a = tf.multiply(d, e, name='a')
# setup the variable initialisation
init_op = tf.global_variables_initializar()

with tf.Session() as sess:
    # initialise the variables
    sess.run(init_op)
    # compute the output of the graph
    print("Variable a is {}".format(a_out))

b = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='b')
a_out = sess.run(a, feed_dict={b: np.arange(0, 10)[:, np.newaxis]})
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# Python optimisation variables
learning_rate = 0.5
epochs = 10
batch_size = 100

Answer 1

您需要更正initializar，因为它的书写方式不正确：

init_op = tf.global_variables_initializer()

您正在告诉您打印未声明的a_out，我想应该是这样
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    a_out = sess.run(a)
    print("Variable a is {}".format(a_out))

Answer 2

首先，您的init_op = tf.global_variables_initializar()中存在拼写错误，应该为init_op = tf.global_variables_initializer()。其次，您在分配a_out之前使用它。