前提・実現したいこと
Tensorflowを用いて深層学習の練習を行おうと思っていたのですが、謎の(自分にとって)SyntaxErrorが出てしまったので是非解決して欲しいです!
発生している問題・エラーメッセージ
File "python_practice.py", line 20 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) ^ SyntaxError: invalid syntax
該当のソースコード
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3import tensorflow as tf 4 5csv = pd.read_csv("bmi.csv") 6csv["height"] = csv["height"] /200 7csv["weight"] = csv["weight"] /100 8 9bclass = {"thin": (1, 0, 0), "normal": (0, 1, 0), "fat": (0, 0, 1)} 10csv["label_pat"] = csv["label"].apply(lambda x : np.array(bclass[x])) 11test_csv = csv[15000:20000] 12test_pat = test_csv[["weight","height"]] 13test_ans = list(test_csv["label_pat"]) 14 15x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2]) 16y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) 17 18W = tf.Variable(tf.zeros([2,3])) 19b = tf.Variable(tf.zeros([3]) 20 21y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 22 23cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y)) 24 25optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) 26train = optimizer.minimize(cross_entropy) 27 28predict = tf.equal(tf.argmaz(y, 1), tf.argmaz(y_, 1)) 29accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(predict, tf.float32)) 30 31sess = tf.Session() 32sess.run(tf.global_variables_initializer()) 33 34for step in range(3500): 35 i = (step * 100) % 14000 36 rows = csv[1 + i: 1 + i + 100] 37 x_pat = rows[["weight","height"]] 38 y_ans = list(rows["label_pat"]) 39 fd = {x: x_pat, y: y_ans} 40 sess.run(train, feed_dict=fd) 41 if step % 500 == 0: 42 cre = sess.run(cross_entropy, feed_dict=fd) 43 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_pat, y_: test_ans}) 44 print("step = ", step, "cre = ", cre, "acc = ", acc) 45 46acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_pat, y_: test_ans}) 47print("Accuracy: ", acc)
試したこと
;を上の行の最後に入れてみたところ、errorの場所がその行に変更されたりしました。invalid syntax Errorは謎が多くてわかりませんでした。
回答2件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2019/05/22 07:13