张量流中的线性模型

Question

我试图在Tensorflow中生成一个简单的线性模型。下面是代码...

N  = 400 
features = 100 
nSteps = 1000 

data = (np.random.randn(N, features), np.random.randint(0, 2, N)) 

W = tf.placeholder(tf.float32, shape=(features,1), name='W') 
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(features,1), name='b') 
d = tf.constant(data[0], dtype=tf.float32) 

result = tf.add(tf.matmul(d, W), b) 

事实证明，可能有一些问题的b尺寸，但据我可以说某种原因，他们都OK了...

不知道为什么这是抛出一个错误。有人可以帮忙吗？

注：

result = tf.matmul(d, W) 

这是确定。

我检查了结果的形状，与b相同。不确定可能是什么问题。

Answer 1

在线性模型（即输出层中的一个单元）中，b应该是标量。在数学上，对于单个观察，您有：result = WX + b，其中尺寸为W [1个特征]，X [特征x 1]。然后，WX是标量。因此b应该是一个标量。

所以，你应该改变b以下内容，以获得正确的线性模型，使尺寸计算出：

b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,1), name='b')