黑马_非线性回归模型_win下搭建tensorflow的gpu版本_中国AI数据

2019-11-25

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,width = 5) 我们将连接的最后一层是完全连接的层。我们想要创建一个多功能的函数,该函数输入一维数组并输出指示的值数。还要记住,要使用一维数组进行矩阵乘法,我们必须将尺寸扩展为二维:def fully_connected(input_layer,num_outputs): #创建权重weight_shape = tf.squeeze(tf.pack([tf.shape(input_layer),[num_outputs]])) 重量= tf.random_normal(weight_shape,stddev = 0.1)偏差= tf.random_normal(shape = [num_outputs]) #将输入设为2d input_layer_2d = tf.expand_dims(input_layer,0) #执行完全连接的操作full_output = tf.add(tf.matmul(input_layer_2d,weight),bias) #删除多余的尺寸full_output_1d = tf.squeeze(full_output)return(fu

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