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lossSum = 0.0  #训练中的误差总和
for i in range(5000):
    xDataRandom = [int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10)]
    if xDataRandom[2] % 2 == 0:
        yTrainDataRandom = 0
    else:
        yTrainDataRandom = 1
    result = sess.run([train, x, yTrain, y, loss], feed_dict={x: xDataRandom, yTrain: yTrainDataRandom})
    lossSum = lossSum float(result[len(result) - 1])
    print("i: %d, loss: %10.10f, avgLoss: %10.10f" % (i, float(result[len(result) - 1]), lossSum / (i 1)))