万门大学_交叉熵损失_ubuntu平台实录-anaconda安装_中国AI数据

2019-11-25

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我们返回稀疏向量return(tf.SparseTensorValue(indices,chars,[num_words,1,1])) 我们需要在参考数据集中分离地址和邮政编码,以便在遍历测试集时可以将它们输入到占位符中:reference_addresses = [x [0] for reference_data中的x]] reference_zips = np.array([[ x [1] for reference_data中的x]]) 我们需要使用在步骤8中创建的函数来创建参考地址的稀疏张量集: sparse_ref_set = sparse_from_word_vec(参考地址) 现在我们可以遍历测试集的每个条目,并返回它最接近的参考集的索引。我们为每个条目打印测试和参考。如您所见,我们在生成的数据集上取得了不错的结果:对于range(n)中的i: test_address_entry = test_data [i] [0] test_zip_entry = [[test_data [i] [1]]] #创建稀疏地址向量test_address_repeated

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