深度学习-三好学生-权重问题（3）_c++评三好学生代码（1）
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对i在0到4999的范围内进行循环操作：
执行sess.run函数，获取[train, x, w, y, yTrain, loss]的计算结果，并将feed_dict参数设置为{x: [90, 80, 70], yTrain: 85}，随后将计算所得的result输出显示。
result = sess.run([train, x, w, y, yTrain, loss], feed_dict={x:[98, 95, 87], yTrain: 96})
print(result)
## **代码讲解**
之前设计的神经网络模型中，把学生的德育、智育、体育3项分数分别对应x1、x2、x3这了个输入层的节点，这样本身没有问题，但是假设又增加了一个艺术分数， 那么就需要在输入层增加一个x4节点，在隐藏层对应的也要增加一个n4节点。也就是说，**输入数据改变时，即使整套逻辑没有变，也要去修改整个网络模型，比较麻烦。**
另外，节点数多了也会让模型图看起来比较复杂。所以在通常的神经网络中，很多时候会把这种串的数据组织成一个**“向量”**来送入神经网络进行计算。这里的“向量”与数学几何中的向量概念稍有不同，**就是指一串数字**，在全部评论 (0)
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