卷积神经网络文本分类输出“INFO:tensorflow:loss = 2.7123044, step = 1 INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.6579 INFO:tensorflow:loss = 0.6935246, step = 101 (4.845 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.4862 INFO:tensorflow:loss = 0.690876, step = 201 (4.653 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.0751 INFO:tensorflow:loss = 0.6989775, step = 301 (4.746 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.0358 INFO:tensorflow:loss = 0.17170498, step = 401 (4.992 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.2619 INFO:tensorflow:loss = 0.12468583, step = 501 (4.933 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.8202 INFO:tensorflow:loss = 0.08017796, step = 601 (5.045 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.3961 INFO:tensorflow:loss = 0.10280039, step = 701 (5.157 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.2021 INFO:tensorflow:loss = 0.06563924, step = 801 (5.208 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 18.6664 INFO:tensorflow:loss = 0.094031714, step = 901 (5.357 sec)”从析器损失函数数值、步数和每秒钟训练次数等方面，详细分析分析该模型优劣

从上述输出可以看出，该卷积神经网络模型的损失函数从2.71下降到了0.06左右，训练步数也达到了900多步，说明该模型经过了较长时间的训练，且在训练过程中损失函数逐渐减小，模型性能逐渐提高。

另外，可以看出该模型每秒钟训练次数在20次左右，这是一个较为理想的训练速度。

综上所述，从损失函数的下降趋势和训练步数来看，该模型的优劣表现良好；从训练速度来看，该模型的效率也比较高。

相关问题

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

在TensorFlow 2.0版本中，`tf.random_uniform()`已经被弃用。如果你使用的是TensorFlow 2.0版本或更高版本，可以使用`tf.random.uniform()`代替。修改后的代码如下：

import tensorflow as tf 
import numpy as np

# 创建数据集 
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# 构建模型 
Weights = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = Weights * x_data + biases

# 定义损失函数和优化器 
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量 
init = tf.global_variables_initializer()

# 运行计算图 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 训练模型 
    for step in range(201):
        sess.run(train)
        if step % 20 == 0:
            print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))

这样就可以正常运行代码了。

loss=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = tf.trainable_variables() train_step=tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'trainable_variables'怎么改

这个错误是因为在 TensorFlow 2.0 中，`trainable_variables` 已经被移动到了 `tf.Module` 类的实例方法中，因此您需要将 `tf.trainable_variables()` 修改为相应的模型实例的 `trainable_variables` 方法。

例如，如果您的代码中有以下语句：

import tensorflow as tf
...
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = tf.trainable_variables()
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)

那么您需要将其修改为：

import tensorflow as tf
...
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = model.trainable_variables
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)

这里假设您已经定义了一个模型实例 `model`，并将其 `trainable_variables` 方法赋值给了 `var_list` 变量。如果您的代码中有多处使用了 `tf.trainable_variables()` 的语句，需要将这些语句都进行修改。