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2019-11-25

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现在,我们声明模型变量,输入数据和占位符。我们使输入数据等于值5,以使得到50的乘法因子为10(即5X10 = 50): a = tf.Variable(tf.constant(4。))x_val = 5。 x_data = tf.placeholder(dtype = tf.float32) 接下来,将操作添加到计算图中: 乘法= tf.mul(a,x_data) 我们将损失函数声明为输出与所需目标值50 之间的L2距离: 损失= tf.square(tf.sub(乘法,50.)) 现在,我们初始化模型变量,并将优化算法声明为标准梯度下降: 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step = my_opt.minimize(损失) 现在,我们可以将模型输出优化为理想值50。我们可以通过不断输入5的输入值并向后传播损失以将模型变量更新为10来实现此目的: 对于范围(10)中的i,print('将乘法

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