我有一個TensorFlow入門教程

問題我最近開始對深度學習感興趣。我抄Tensorflow初級教程中，我得到的語法錯誤和爲什麼發生這種情況，以及如何解決它，所以我可以用我的學習收穫繼續無法運行該腳本我有一個TensorFlow入門教程

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 

import tensorflow as tf 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None,784]) 
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 


#TRAINING 

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y).reduction_indices = [1] 

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

#(SYNTAX ERROR IN "P" OF TRAIN_STEP) 

sess = tf.InteractiveSession() 

tf.global_variable_initializer().run() 

for _ in range(1000): 
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
sess.run(train_step, feed_dict = {x: batch_xs, y_: batch_ys}) 

#EVALUATION 

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

。

來源

2017-03-10 Kylian

看看這一行：

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y).reduction_indices = [1]

你應該注意到的是，支架不關閉，這不是一個有效的語句。

您可以嘗試重新複製您在網上找到的代碼並仔細檢查您複製的內容嗎？

祝你好運！

來源

2017-03-10 11:48:12 rmeertens

它確實工作！（儘管給出的代碼沒有括號）。另一個問題是關鍵字不能成爲表達式......但是，謝謝！ – Kylian

剛剛解決它!!!!偉大的jajaja知道我必須等待30分鐘或更多的結果:) – Kylian

太棒了！祝你好運！ – rmeertens

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