播布客_实体识别_内容与风格特征提取_中国AI数据

2019-11-25

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= m.min(轴= 0) 返回(m-col_min)/(col_max-col_min) x_vals_train = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_train))x_vals_test = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_test)) 现在,我们将声明数据和目标的批处理大小和占位符:batch_size = 50 x_data = tf.placeholder(shape = [None,3],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1 ],dtype = tf.float32) 重要的部分是使用适当的形状声明所有模型变量的。我们可以将所有隐藏层的大小声明为我们希望的任何大小;在这里,我们将其设置为五个隐藏节点: hidden_layer_nodes = 5 A1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [3,hidden_layer_nodes])) b1 = tf.V

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