Настройки заполнителя для простой нейронной сети

Question

Мои данные - это следующий файл CVS:

1,0
2,0
3,0
4,0
5,1
6,0
7,1
8,1
9,1
10,1

Я хочу выполнить логистическую регрессию с первым столбцом как x и вторым столбцом как y. Кроме того, я хочу сделать это, используя TensorFlow с простой нейронной сетью, состоящей из одного входного узла и одного выходного узла (без скрытого слоя). Поскольку я использую только 1 узел для ввода и 1 узел для вывода, я использую

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) 
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) 

?

На данном этапе я не заинтересован в использовании пакетов, потому что сначала я хочу понять другие части.

Answer 1

Я вижу, где вы смущены (если вы знаете, как работает логистическая регрессия).
1. Для этого одномерного параметра логистической регрессии вам просто нужно tf.placeholder(tf.float32, [1]), как упомянул @Eric.
2. Если заполнитель имеет форму [None, dim], это означает, что размер пакета данных не определяется при построении сети (соответствует первому None), и эти данные имеют размерность dim,
3. Обратите внимание, что в соглашении Tensorflow размер партии обычно указывается первым. Вы увидите, насколько это удобно - транспонирование не требуется, если вы создаете несколько слоев Wx+b сетей.