上海科技大学_简单线性回归分析_知识图谱管理:图谱存储_中国AI数据

2019-11-25

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pt.minimize(损失) 除了记录损失函数外,我们还将希望在训练和测试集上记录分类准确性。因此,我们将创建一个预测函数,该函数返回任何大小批次的精度: 预测= tf.round(tf.sigmoid(模型输出))projections_correct = tf.cast(tf.equal(预测,y_target),tf.float32) 精度= tf.reduce_mean(predictions_correct) 线性回归 现在,我们可以开始训练循环并记录损失和准确性:loss_vec = [] 对于范围(1500)中的i,train_acc = [] test_acc = []: rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) rand_x = x_vals_train [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]])sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x

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