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python - coursera作业python文件编译错误

问题描述

我在 jupyter notebook 中有一个 coursera 作业，问题是在 jupyter 它运行正确，但是当我提交它失败并显示此错误：无法编译学生的代码。无效语法（student_solution.py，第 23 行）

任务是：在本练习中，您将尝试构建一个神经网络，根据一个简单的公式预测房屋价格。

所以，想象一下，如果房子定价很简单，就像房子每间卧室的价格是 50k + 50k，那么一居室的房子要 100k，两居室的房子要 150k 等等。

你将如何创建一个学习这种关系的神经网络，以便它预测一个 7 卧室的房子的成本接近 40 万等。

提示：如果您降低房价，您的网络可能会运行得更好。您不必给出 400 的答案......创建预测数字 4 的东西可能会更好，然后您的答案是“数十万”等。

我的回答是

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
def house_model(y_new):
   xs = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0], dtype=float)
   ys = np.array([100.0, 150.0, 200.0, 250.0, 300.0, 350.0, 450.0, 500.0, 550.0,600.0, 650.0,700.0], dtype=float)

   model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
   model.compile(optimizer='sgd',loss='mean_squared_error')
   model.fit(xs,ys,epochs=500)

   return (model.predict(y_new)[0]+1) //100
prediction = house_model([7.0])
print(prediction)

标签： pythontensorflow

解决方案

只需删除最后两个 JavaScript 块。它对我有用。

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