尚硅谷_梯度公式_tensorboard 变量可视化_中国AI数据

2019-11-25

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e)中,如果test_ output [ i] == actual_vals [i]])print('测试集精度:''+ str(精度))测试集精度:0.8333333333333325 以下是绘制最后一批结果的代码: 实际值= np.argmax(y_batch,轴= 1)行数= 2 Ncols = 3,范围内的i(len(acts)): plt.subplot(Nrows,Ncols,i + 1)plt.imshow(np.reshape(x_batch [i],[28,28]),cmap ='Greys_r'')plt.title('Actual:''+ str (actuals [i])+''Pred:''+ str(predictions [i]),fontsize = 10) frame = plt.gca()frame.axes.get_xaxis()。set_visible(False)frame.axes.get_yaxis()。set_visible(False) 图4:最后一批包含六张图像的图像,我们对其进行了最近邻预测。我们可以看到我们没有得到所有完

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