Tensorflow：セッション実行後の変数値について

Question

Tensorでは、私は変数の値を理解していません。以下は私のコードは、私が

sess.run() 

を行った後Wの値が計算されるべきだと思います、しかし、プリントした後、私はそれは変化しなかった見つけます。

コードはTensorFlowウェブサイトのMNISTサンプルコードです。誰でも理由を説明できますWは変わりませんか？

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
import tensorflow as tf 

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_dat/",one_hot=True) 

x= tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#need input x 

W= tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 

b= tf.Variable(tf.zeros([10])) 

y= tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b) 


y_= tf.placeholder(tf.float32,[None,10])#need input y 

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_mean(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1])) 

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

init = tf.global_variables_initializer() 

sess = tf.Session() 

sess.run(init) 

for i in range(1000): 
    batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
    sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys}) 

ww=W.eval(sess) 
print(ww) 

Answer 1

OK、私はあなたのコードを実行したとき、私はこの

 
[[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] 
..., 
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.]] 

のようなルックスを取得しかし、あなたは、Wが100個の要素によって784であることを、理解しなければならない出力は、この表示は、あなただけを示しますその開始時と終了時には値がほとんどありません。そして、MNISTのほとんどの画像では、最初と最後の数ピクセルは重要ではありません（実際の重要なデータは実際の数字が描かれている中央のどこかにあります）。私は

 
print(ww.min(), ww.max()) 

にprint文を変更した場合しかし、私は予想通り、いくつかの重みは、訓練されていることを意味し、この出力

-0.330358 0.429428

を取得します。