机器学习-张量流:逻辑回归曲线拟合

Question

我有一个数据集，其中每一行都是一个（x，y）元组。所以，每一行都是X-Y平面上曲线的一个点。我想为它做逻辑回归。

根据这里给出的示例，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

我在最后一行出现以下错误。

ValueError:形状（）必须具有等级2

我有两个1D矢量，一个用于X值，另一个用于Y值。我不知道为什么我应该有一个2级形状的东西。

Answer 1

在计算softmax时使用了不同的变量名（x而不是X）。

更改

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

至

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