Tensorflow : 로지스틱 회귀를 사용한 곡선 피팅

Question

각 행이 (x, y) 튜플 인 데이터 집합이 있습니다. 따라서 각 행은 X-Y 평면에서 곡선의 한 점입니다. 나는 그것을 위해 물류 회귀를하고 싶다.

다음 예는 here이고 다음 코드 덩어리에서 모델을 만들었습니다.

# 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 

마지막 줄에 다음 오류가 표시됩니다.

ValueError: Shape() must have rank 2

나는 두 개의 1D 벡터를 하나의 X 값과 다른 하나의 Y 값으로 사용합니다. 왜 순위 2의 모양을 가지고 뭔가를 가져야하는지 잘 모르겠습니다.

Answer 1

softmax의 계산에 다른 변수 이름 (X 대신 x)을 사용하고 있습니다.

변경

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

`rng`은 무엇입니까

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