墨尔本大学_批量梯度下降_基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑_中国AI数据

2019-11-25

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random_crop()。请参阅以下内容: shuffled_output = tf.random_shuffle(输入张量)cropped_output = tf.random_crop(输入张量,crop_size) 稍后,在此书中,我们将对randOmly Croping大小为(高度,宽度,3)的图像感兴趣,该图像中有三个颜色样本。要在cropped_output中固定一个尺寸,您必须在该尺寸中为其赋予maximUm大小: cropped_image = tf.random_crop(my_image,[height / 2,width / 2,3]) 这个怎么运作… OnCe我们已经确定要创建tensOrs,然后我们也可以通过将tensOr包装在Variable()函数中以创建Follows,来创建COrrespOnding变量。在下一章节中讨论以下内容: my_var = tf.Variable(tf.zeros([row_dim,col_dim])) 还有更多… 我们对内置功能没有任何限制。我们可以将任何numpy数组转换为PythOn列表,或者将其转换为

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