传智播客_数据预处理_卷积神经网络cnn_中国AI数据

2019-11-25

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%+ b)| Vm2 + 1 demming_numerator = tf.abs(tf.sub(y_target,tf.add(tf.matmul(x_ data,A),b))) demming_denominator = tf.sqrt(tf.add(tf.square(A),1))损失= tf.reduce_mean(tf.truediv(demming_numerator,demming_ denominator)) 现在,我们初始化变量,声明优化器,然后遍历训练集以达到我们的参数,如下所示: 初始化= tf.global_variables_initializer()sess.run(init) my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)train_step = my_opt.minimize(loss)loss_vec = [] 对于我的范围(250): rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = np.trans

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