【发布时间】：2017-05-27 02:49:25
【问题描述】：
我想运行和评估一个非常简单的二元分类逻辑模型。
为了实现这一点，我想要一个类似的图表：
- 根据输入预测标签（可以使用 feed_dict 提供）
- 计算损失并将其最小化
- 比较地面实况和预测标签以计算准确度
当我将这些写在一个图表中时，效果很好。
但是，如果我们可以将图形分开，代码会更清晰。
现在，我创建三个单独的图表（对应于上面的每个列表）。
然后，我想构建以下三个图表
- forward_graph（= 图 1）
- train_graph（= 图 1 + 图 2）
- eval_graph（= 图 1 + 图 3）
每个都可以单独运行。
有什么方法可以实现这一点，甚至是类似的事情吗？
我做了很多研究以找到解决方案，但是我找不到对我有帮助的答案。
希望有人能回答这个问题！
【问题讨论】：
标签： graph tensorflow neural-network deep-learning