网易云课堂_cifar10_多层感知机的训练_中国AI数据

2019-11-25

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t,1),tf.argmax(self.prediction,1))返回tf.reduce_mean(tf.cast(错误,tf.float32)) 惰性属性是构造TensorFlow模型并将其分解为类的好工具。从头到尾都需要用到两个节点,并分解了计算的内部部分。 覆盖图形装饰器 当您以交互方式使用TenSorFlow时,例如,JUPyter笔记本,此功能装饰器非常有用。通常,TenSorFlow有一个默认的用法,即您未明确告诉其他用户时使用它。但是,在JUPyter笔记本中,解释器状态是单元格间的间隔。因此,最初的违约仍然存在。 再次超出定义图形操作的单元将尝试将其添加到它们已经存在的图形中。值得一提的是,TenSorFlow在此案例中引发了错误。SimPle WOrkarOUnd将重新启动内核并再次运行所有单元。 但是,这里有一个更好的方法。JUST创建自定义图形并将其设置为默认值。所有操作都将添加到该图形,并且如果您再次调整单元格,将创建一个新图形。自动清除旧的GraPh,因为现在不再对其进行引用。 def main(): #定义您的占位符,模型等。 数据= tf

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