斯坦福大学_决策树算法例题_如何参与tensorflow社区开源贡献_中国AI数据

2019-11-25

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tch_size = 6 现在我们初始化占位符,然后将其输入到图中:x_data_train = tf.placeholder(shape = [None,784],dtype = tf.float32)x_data_test = tf.placeholder(shape = [None,784],dtype = tf .float32)y_target_train = tf.placeholder(shape = [None,10],dtype = tf。float32) y_target_test = tf.placeholder(shape = [None,10],dtype = tf.float32) 我们声明我们的距离度量。在这里,我们将使用L1度量(绝对值):distance = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.sub(x_data_train,tf.expand_ dims(x_data_test,1))),reduction_indices = 2) ■ 请注意,我们还可以通过使用以下代码来使距离函数使用L2距离:distance = tf.s

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