深蓝学院_dropout_vae实战-kl divergence计算_中国AI数据

2019-11-25

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这些变量来重新开始。请注意,我们还节省了每一代的损失以衡量收敛。使用以下代码:init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init) my_opt_l1 = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)train_step_l1 = my_opt_l1.minimize(loss_l1)loss_vec_l1 = [] 对于范围(迭代)中的我:rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = np.transpose([x_vals [rand_index]])rand_y = np.transpose([y_vals [rand_index]] )sess.run(train_step_l1,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_loss_l1 = sess.run(loss_l1,feed_dict = {x_data:ra

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