具有梯度的Tensorflow导致错误的系数

Question

目前，我正在尝试构建一个使用出生率 (x) 作为预测因子来预测预期寿命 (y) 的线性回归。 y=w*x+b 数据集可以在这里找到：Dataset

这是我的代码的在线链接：Code

这个想法很简单：我运行了 300 个 epoch，在每个 epoch 内，我将一对一的样本（x 值，y 值）馈送到梯度优化器以最小化损失函数。

但是，我得到的结果是完全错误的。 我的结果图片：my result

它总是产生正斜率，而不是负斜率，而here 提供的示例答案会产生一个更好的负斜率模型。

我的编码有什么问题？

Answer 1

问题在于线的位置

sess.run(tf.global_variables_initializer())

由于它在 while 循环内，w 和 b 每次迭代都会重新初始化为 0。因此，您所看到的是训练的一次 while 循环迭代（最后一次）的结果。您应该在 while 循环之前移动该行。