51cto学院_常用激活函数_打造自己的深度学习环境_中国AI数据

2019-11-25

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新的通信路径。此外,这在内部调用model.prediction来创建新的权重和偏差。为了解决这个设计问题,我们引入了以下@lazy_property装饰器。 导入功能工具 def lazy_property(function): 属性='_lazy_'+函数。__name__ @属性 @ functools.wraps(功能) def包装器(自己): 如果没有hasattr(self,attribute): setattr(自我,属性,功能(自我)) 返回getattr(自身,属性) 返回包装 定义只评估一次的属性的想法。结果存储在一个名为“带有某些前缀的函数”的成员中,例如_lazy_。然后,调用属性名称,然后退出图形的退出节点。我们现在可以像上面这样编写上面的模型: 类型号: def __init __(self,data,target):self.data =数据self.target =目标self.prediction self.optimize self.error @lazy_property def预测(自己): data_size

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