逻辑回归判断cat的Tips

昨天第一天敲python深度学习的代码，感觉还是很奇妙的吧，把昨天的错误和疑惑总结一下

1、在线性回归和逻辑回归中可以采用0初始化，而在神经网络中不能采用（实际上不光是0初始化，将权值初始化为任意相同值，都很有可能使模型失效）；因为神经网络含有隐含层，这样初始化会使隐含层失效，每个隐藏层都一样，以后写神经网络一定要注意。
2、python没有大括号，一定要特别注意缩进，缩进错误，代码逻辑就会错误。
3、维度问题：输出矩阵维数为(1,n),说明这是一个二维数组，[[0.5 0.5 1.2]]大概这样，代表一个1x3的矩阵，相对应的是要，[[0.5],[0.5],[1.2]]代表3x1的矩阵，想获取第三个数应该用A[0,3],其中0是第一维，如果多维并没有用，可以采用squeeze()降维，把shape中为1的维度去掉。

两个函数reshape（），squeeze（），还有检验assert（）
4、pip安装python包报错 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问  在命令后加上--user就可以了

标签：初始化,逻辑,python,矩阵,0.5,cat,神经网络,Tips,squeeze
来源： https://blog.csdn.net/ningmengccccc/article/details/102775331