Tensorflow CNNモデルはトレーニングではありませんか？一定の損失と精度

Question

thisをベースにしてモデルを構築しました。

列車部分はthis codeです。

このモデルは訓練をしておらず、すべての反復のコスト/損失出力を常に示します。

私はそれが何かを学ぶとは思わない。

シャッフル入力のような通常のものを確認しました。 各バッチが新しいことを確認してください。

理由は何ですか？

これは私のcode.

出力

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

あなたがから始めコードはちょうど前方のベンチマークと復路で、トレーニングを行うために設計されていませんです。モデルを実際に訓練し、ベンチマークコードを無視する例から始めてください。

2つの部分を結合するのではなく、完全に機能するトレーニングサンプルプログラムから始めるほうが簡単かもしれません。