哈尔滨工业大学_语义网络_创建tensor_中国AI数据

2019-11-25

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识别,可折叠/可扩展,如下所示: 以tf.name_scope('Custom_Layer')作为范围:custom_layer1 = custom_layer(mov_avg_layer)? 现在我们只需在占位符中输入4x4图像,并告诉TensorFlow运行图形,如下所示: 打印(sess.run(custom_layer1,feed_dict = {x_data:x_val}))[[0.91914582 0.96025133] [0.87262219 0.9469803]] 这个怎么运作… 可视化的图形在命名操作和作用域时看起来更好。我们可以折叠和展开自定义层,因为我们是在命名范围内创建的。在下图中,请参见左侧的折叠版本和右侧的展开版本: 图3:具有两层的计算图。第一层名为Moving_Avg_Window,第二层是名为Custom_Layer的操作的集合。它在左侧折叠,在右侧展开。 植入损失功能 损失函数对于机器学习算法非常重要。它们测量模型输出与目标(真值)值之间的距离。在本食谱中,我们展示了TensorFlow中的各种损失函数实现。 做好准备 为了优化

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