Tensorflow CNN模型没有训练？不断的损失和准确性

Question

我使用this作为基础构建了一个模型。

来自this code的火车部分。

此模型不会训练并始终为每次迭代提供成本/损失输出。

我认为它没有学到任何东西。

我已经检查过像洗牌输入这样的常用内容。 确保每批都是新的。

知道为什么吗？

这是我的code.

输出

Iter 1280, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125
Testing Accuracy: 0.0
Iter 2560, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.0
Iter 3840, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.015625
Iter 5120, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.078125
Iter 6400, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125
Testing Accuracy: 0.0
Iter 7680, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125
Testing Accuracy: 0.015625
Iter 8960, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.0
Iter 10240, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.015625
Iter 11520, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000
Testing Accuracy: 0.0
Iter 12800, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562
Testing Accuracy: 0.03125
Iter 14080, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562
Testing Accuracy: 0.0
Iter 15360, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562
Testing Accuracy: 0.0

Answer 1

您开始使用的代码只是前进和后退传递的基准，并非旨在进行培训。您应该从实际训练模型的示例开始，而忽略基准代码。

您可以更轻松地从完全正常工作的培训示例程序开始，而不是尝试合并两个部分。