關于使用keras報錯：0 successful operations. 0 derived errors ignored.

使用jupyter先進行了線性回歸的入門

到第二節課非線性回歸就不行了？？？

train_on_batch(x, y) 那一行會報錯：

0 successful operations.

0 derived errors ignored.

解決辦法：

将之前的第一個線性回歸案例在jupyter中點選中斷服務

再運作第二個案例就可以了

後來發現又不行了

直接重新開機jupyter notebook

總結：隻有重新開機jupyter notebook才能完美解決這個問題

import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential    # 順序構成的模型
from keras.layers import Dense   # 全連接配接層

#
x = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)
noise = np.random.normal(0, 0.02, x.shape)
y = np.square(x) + noise

# 顯示随機點
plt.scatter(x, y)
plt.show()

# 建構順序模型
model = Sequential()
# 在模型中添加一個全連接配接層
model.add(Dense(units=1, input_dim=1))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')  # sgd随機梯度下降  mse均方誤差

# 訓練
for step in range(1000):
    cost = model.train_on_batch(x, y)
    if step % 100 == 0:
        print('cost:', cost)

# 列印權值和偏置
w, b = model.layers[0].get_weights()
print('w:', w, '\nb:', b)

# 得到預測值
y_pred = model.predict(x)

# 顯示随機點
plt.scatter(x, y)
# 顯示預測結果
plt.plot(x, y_pred, 'r', lw=3)
plt.show()