ノート - モデルトレーニング：モニタリング

印刷トレーニング損失と損失テスト

 print("Epoch", epoch, "MSE = ",
       sess.run(mse, feed_dict={
           X: X_train,
           y: y_train
       }))
 print("Epoch", epoch, "MSE = ",
       sess.run(mse, feed_dict={
           X: X_test,
           y: y_test
       }))

モニタリング精度

print("TrainSet batch acc : %s  " % accuracy.eval({x: batch_xs, y: batch_ys}))
print("ValidSet acc : %s" % accuracy.eval({x: my_mnist.validation.images, y: my_mnist.validation.labels}))