张量流中的线性模型

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)

结果表明,可能存在一些与尺寸有关的问题 b

注:

result = tf.matmul(d, W)

我检查了结果的形状,与 b . 不太确定可能有什么问题。