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tensorflow、tf.Variable()の初期値設定について

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f(x)=a*xについて、aを変数、xをプレースホルダとして設定し、目的値50に向かって出力しようとしました。
ここで、aの初期値をtf.constant(4.)にて4.0と設定したのですが、出力結果では7.0となってしまいます。
どこで7.0に至ったのか教えていただけますでしょうか。
下記が実行したコードです。

INPUT
sess = tf.Session()

a = tf.Variable(tf.constant(4.))
x_val = 5.
x_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32)

multiplication = tf.multiply(a, x_data)
loss = tf.square(tf.subtract(multiplication, 50.))

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train_step = my_opt.minimize(loss)

print('Optimizing a Multiplication Gate Output to 50.')
for i in range(10):
sess.run(train_step, feed_dict={x_data: x_val})
a_val = sess.run(a)
mult_output = sess.run(multiplication, feed_dict={x_data: x_val})
print(str(a_val) + ' * ' + str(x_val) + ' = ' + str(mult_output))

OUTPUT
Optimizing a Multiplication Gate Output to 50.
7.0 * 5.0 = 35.0
8.5 * 5.0 = 42.5
9.25 * 5.0 = 46.25
9.625 * 5.0 = 48.125
9.8125 * 5.0 = 49.0625
9.90625 * 5.0 = 49.5312
9.95312 * 5.0 = 49.7656
9.97656 * 5.0 = 49.8828
9.98828 * 5.0 = 49.9414
9.99414 * 5.0 = 49.9707

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回答 1

checkベストアンサー

0

1回sess.run(train_step, feed_dict={x_data: x_val})したことで、学習が進んで4.0から7.0に変化していますね。

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  • 2019/07/20 10:37

    学習が一度進んでいた事がわかりました。ありがとうございます。

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