Tensorflow CNN модель не тренируется? Постоянные потери и точность

Question

Я построил модель, используя this в качестве базы.

И часть поезда от this code.

Эта модель не тренируется и всегда дает выходную информацию о затратах и ​​потерях для каждой итерации.

Я не думаю, что он что-то узнает.

Я проверил обычные вещи, такие как перетасованные входы. Убедитесь, что каждая партия является новой.

Любая идея, почему?

Это мой code.

Выход

Iter 1280, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 2560, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 3840, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.015625 
Iter 5120, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.078125 
Iter 6400, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 7680, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.03125 
Testing Accuracy: 0.015625 
Iter 8960, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 10240, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.015625 
Iter 11520, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.00000 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 12800, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562 
Testing Accuracy: 0.03125 
Iter 14080, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562 
Testing Accuracy: 0.0 
Iter 15360, Minibatch Loss= 4.615120, Training Accuracy= 0.01562 
Testing Accuracy: 0.0 

Answer 1

Код, который вы начали с просто эталоном прямого и обратного прохода и не предназначен, чтобы сделать обучение. Вы должны начать с примера, который фактически обучает модель, и игнорировать контрольный код.

Возможно, вам будет легче начать работу с полностью действующей учебной примерной программы вместо того, чтобы пытаться объединить две части.