上海科技大学_最近邻插值_人脸识别问题概述_中国AI数据

2019-11-25

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t = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.005)train_step = my_opt.minimize(loss) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 接下来,我们将通过训练迭代。我们还将初始化两个信息,以便我们可以培训或测试OSS。在每个循环中,我们还希望从训练数据中选择一个批次以拟合模型: #首先,我们初始化损耗向量以进行存储。loss_vec = [] test_loss = []对于范围(500)中的i: #首先,我们为批次选择随机的一组索引。rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) #然后,我们选择训练值rand_x = x_vals_train [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]]) #现在我们运行训练步骤sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_

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