train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init_op)
xTrain = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
yTrain = np.array([[1, 0], [0, 1], [0, 1], [1, 0]])
for i in range(500):
    _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: xTrain, y_input:
        yTrain})
if i % 10 == 0:
    print('Step:', i, 'Current loss:', loss_val)
for x_input in [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]:
    pass
Проблемы с реализацией вентиля XOR с нейронными сетями в Tensorflow