清华大学_adagrad_深度学习与tensorflow 2入门实战_中国AI数据

2019-11-25

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-col_min) x_vals_train = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_train))x_vals_test = np.nan_to_num(normalize_cols(x_v als_test)) 规范输入功能是一项可移植的功能,尤其是对于神经网络特别有用。如果您的数据集中在靠近一个操作对象或一个活动对象的位置,这将有助于实现共识。 由于我们将拥有多个具有相似的初始化变量的多层,因此我们将创建一个函数来对权重和偏差进行初始化: def init_weight(shape,st_dev): 重量= tf.Variable(tf.random_normal(形状,stddev = st_dev))返回(重量) def init_bias(shape,st_dev): 偏差= tf.Variable(tf.random_normal(形状,stddev = st_dev))返回(偏差) 接下来,我们将初始化OUr PlaCehOlderS。将有八项输入功能和一项输出,以克为单位的出生体重: x_data = tf.pla

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