大连理工学院_优化器_深度学习入门课程 python实现rnn算法_中国AI数据

2019-11-25

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qrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(x_ data_train,tf.expand_dims(x_data_test,1))) ),reduction_indices = 1)) 现在,我们找到最接近的前k个图像并预测模式。该模式将在一个热编码索引上执行,并计数出现次数最多:top_k_xvals,top_k_indices = tf.nn.top_k(tf.neg(distance),k = k)projection_indices = tf.gather(y_target_train,top_k_indices)count_of_predictions = tf.reduce_sum(prediction_indices,reduction_indices = 1)预测= tf.argmax(count_of_predictions,维= 1) 现在,我们可以遍历测试集,计算预测值并将其存储:num_loops = int(np.ceil(len(x_vals_test)/ bat ch_size))test_output = [] Actua

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