coursera_变分自编码器_分类与深度神经网络_中国AI数据

2019-11-25

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由于数据集的大小较小,我们希望设置一个种子以使结果可重复:seed = 2 tf.set_random_seed(seed)np.random.seed(seed) 为了准备数据,我们将创建一个80-20的火车测试分割,并通过最小-最大缩放将x特征归一化为介于0和1之间: train_indices = np.random.choice(len(x_vals),round(len(x_vals)* 0.8),replace = False) test_indices = np.array(list(set(range(len(x(val)))-set(train_indexs)))) x_vals_train = x_vals [train_indices] x_vals_test = x_vals [test_indices] y_vals_train = y_vals [train_indices] y_vals_test = y_vals [test_indices] def normalize_cols(m): col_max = m.max(轴= 0)col_min

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