上海交通大学_机器翻译_tensorflow案例实战视频课程 使用rnn处理mnist数据集_中国AI数据

2019-11-25

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的i:rand_index = np.random.choice(100)rand_x = [x_vals [rand_index]] rand_y = [y_vals [rand_index]] sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) 如果(i + 1)%200 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A)))print('Loss ='+ str(sess.run(xentropy,feed_dict = {x_ data: rand_x,y_target:rand_y})))步骤#200 A = [3.59597969]损失= [[0.00126199]] 步骤#400 A = [0.50947344] 步骤#600 A = [-0.50994617] 步骤#800 A = [-0.76606178] 步骤#1000 A = [-0.90859312] 损失= [[0.02346182]] 步骤#1200 A

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