我正在嘗試進行邏輯回歸,我的訓練數(shù)據(jù)集來自一個numpy float64數(shù)組.我的代碼看起來像,

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():

examples =tf.constant(mat6) # mat6 is a numpy float64 array

t_labels = tf.constant(labels) # labels is an a numpy float64 array

W = tf.Variable(tf.truncated_normal([115713, 2]))

b = tf.Variable(tf.zeros([2]))

logits = tf.matmul(examples, W)+b

這引發(fā)了一個例外

TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a'.

這可能是因為W和b是float32而不是float64.有沒有辦法轉換W和b或創(chuàng)建它作為float64

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python输入float_python – 在tensorflow中创建一个float64变量的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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