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動作コード追記

2017/04/11 14:38

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@@ -1,4 +1,70 @@
 下記コードで勾配降下法で定数a,b,cの近似値を求めようと考えています。
+追記：描きコードに酒精したところ動作はしましたが、勾配降下方による予測値は期待値の半分程度の値をとっています。cはゼロ値になっており収束してゼロなのかこれから確認します。
+```lang-python
+# Imports
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+import xlrd
+# Gradient Update Rate
+gradient_rate=0.001
+# Placeholders
+Ta = tf.placeholder(tf.float32, name='Ta')
+Tb = tf.placeholder(tf.float32, name='Tb')
+a = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]))
+b = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]))
+c = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]))
+def inference(Ta, Tb):
+  Z = (a * Ta + b) * tf.exp(Tb - c * Ta)
+  return Z
+def loss(logit, label):
+  loss = tf.reduce_mean(tf.square(logit - label))
+  return loss
+def training(loss, gradient_rate):
+  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(gradient_rate)
+  train_op = optimizer.minimize(loss)
+  return train_op
+# Read Excel File
+book = xlrd.open_workbook('test.xlsx')
+sheet = book.sheet_by_index(0)
+# Model Processing
+for i in range(sheet.ncols):
+  Ta = float(sheet.cell_value(i, 0))
+  Tb = float(sheet.cell_value(i, 1))
+  print("%d: Ta: %f, Tb: %f" % (i, Ta, Tb))
+  # Inference Model.
+  logit = inference(Ta, Tb)
+  label = float(sheet.cell_value(i, 2))
+  # Loss Calculation.
+  loss = loss(logit, label)
+  train_op = training(loss, gradient_rate)
+# Model Running
+sess = tf.Session()
+sess.run(tf.global_variables_initializer())
+sess.run(logit)
+sess.run(loss)
+sess.run(train_op)
+print(sess.run(a), sess.run(b), sess.run(c))
+```
 SDGでもバッチでも良いのですが、エラー：
 ValueError: No variables to optimize.
 がどういう意図のメッセージなのか理解できていません。現状SGDのコードになっていることは理解できていますが、書き方の正しさは分かっていません。

期待値追加

2017/04/11 14:38

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@@ -8,7 +8,7 @@
 このような状況ですが、このコード上何が間違っているかをSGDとバッチの両方の面から指摘していただけると助かります。宜しくお願い致します。
 トレースバックを下記に示します。
-入力値をそれに対する期待値(ラベル)は諸事情により開示できません。
+入力値TaとTbに対する期待値は例えば、下記の場合12.855です。
 ```lang-python
 >>>> Ta <<<<

tracebackの再ペースト

2017/04/11 13:35

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@@ -11,10 +11,18 @@
 入力値をそれに対する期待値(ラベル)は諸事情により開示できません。
 ```lang-python
+>>>> Ta <<<<
+13.521899999999986
+>>>> Tb <<<<
+56.5643
+>>>> LOGIT <<<<
+Tensor("mul_2:0", dtype=float32)
+>>>> LOSS <<<<
+Tensor("Mean:0", dtype=float32)
 Traceback (most recent call last):
-  File "fitting.py", line 52, in <module>
+  File "fitting_question.py", line 53, in <module>
-    train_op = training(loss)
+    train_op = training(loss, gradient_rate)
-  File "fitting.py", line 29, in training
+  File "fitting_question.py", line 25, in training
     train_op = optimizer.minimize(loss)
   File "//anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 279, in minimize
     grad_loss=grad_loss)

トレースバックの追記

2017/04/11 13:27

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@@ -7,8 +7,23 @@
 forループの初回で上記エラーが"train_op = optimizer.minimize(loss)"で発生しています。
 このような状況ですが、このコード上何が間違っているかをSGDとバッチの両方の面から指摘していただけると助かります。宜しくお願い致します。
+トレースバックを下記に示します。
+入力値をそれに対する期待値(ラベル)は諸事情により開示できません。
 ```lang-python
+Traceback (most recent call last):
+  File "fitting.py", line 52, in <module>
+    train_op = training(loss)
+  File "fitting.py", line 29, in training
+    train_op = optimizer.minimize(loss)
+  File "//anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 279, in minimize
+    grad_loss=grad_loss)
+  File "//anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 339, in compute_gradients
+    raise ValueError("No variables to optimize.")
+ValueError: No variables to optimize.
+```
+```lang-python
 # Imports
 import tensorflow as tf
 import numpy as np

引数間違いを修正

2017/04/11 13:24

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@@ -33,7 +33,7 @@
   loss = tf.reduce_mean(tf.square(logit - label))
   return loss
-def training(loss, learning_rate):
+def training(loss, gradient_rate):
   optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(gradient_rate)
   train_op = optimizer.minimize(loss)
   return train_op

```python code```に修正

2017/04/11 12:39

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@@ -8,7 +8,7 @@
 このような状況ですが、このコード上何が間違っているかをSGDとバッチの両方の面から指摘していただけると助かります。宜しくお願い致します。
-<CODE>
+```lang-python
 # Imports
 import tensorflow as tf
 import numpy as np
@@ -73,4 +73,4 @@
   sess.run(train_op)
   print(sess.run(a), sess.run(b), sess.run(c))
-<CODE>
+```

<CODE>によるコードの明示など

2017/04/11 12:34

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@@ -1,13 +1,14 @@
 下記コードで勾配降下法で定数a,b,cの近似値を求めようと考えています。
 SDGでもバッチでも良いのですが、エラー：
 ValueError: No variables to optimize.
-が同意とのメッセージなのか理解できていません。現状SGDのコードになっていることは理解できていますが、書き方の正しさは分かっていません。
+がどういう意図のメッセージなのか理解できていません。現状SGDのコードになっていることは理解できていますが、書き方の正しさは分かっていません。
 そもそもplaceholderを使うべきかもよく分かっていません。
 Model runningの部分は自分でも間違っている気がしています。
 forループの初回で上記エラーが"train_op = optimizer.minimize(loss)"で発生しています。
 このような状況ですが、このコード上何が間違っているかをSGDとバッチの両方の面から指摘していただけると助かります。宜しくお願い致します。
+<CODE>
 # Imports
 import tensorflow as tf
 import numpy as np
@@ -33,7 +34,7 @@
   return loss
 def training(loss, learning_rate):
-  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
+  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(gradient_rate)
   train_op = optimizer.minimize(loss)
   return train_op
@@ -71,4 +72,5 @@
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   sess.run(train_op)
-  print(sess.run(a), sess.run(b), sess.run(c))
+  print(sess.run(a), sess.run(b), sess.run(c))
+<CODE>