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问Tensorflow: logistic回归曲线拟合
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Stack Overflow用户

提问于 2016-07-25 20:23:19

回答 1查看 1.4K关注 0票数 0

我有一个数据集，其中每一行都是(x，y)元组。所以，每一行都是X平面上曲线的一个点。我想对它进行逻辑回归。

下面的例子给出了这里，我在下面的代码块中创建了模型。

# tf Graph Input
X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")

# Set model weights
W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")

# Construct a logistic model
pred = tf.nn.softmax(tf.mul(x, W) + b) # Softmax

我在最后一行中得到了下面的错误。

ValueError: must ()必须有2级

我有两个一维向量，一个是X值，另一个是Y值。我不知道为什么我应该拥有2级的东西。

regression

curve-fitting

machine-learning

neural-network

tensorflow

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2016-07-26 05:20:42

在计算softmax时，您正在使用不同的变量名(x而不是X)。

变化

pred = tf.nn.softmax(tf.mul(x, W) + b) # Softmax

至

pred = tf.nn.softmax(tf.mul(X, W) + b) # Softmax

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/38576783

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