国防科学技术大学_卷积层的作用_tensorflow 2基础操作_中国AI数据

2019-11-25

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ng.html。 实施运营大门 神经网络的最基本概念之一是称为操作门的操作。在本节中,我们将从乘法运算作为门开始,然后再考虑嵌套的门运算。 做好准备 我们将要实现的第一个操作门看起来像f(x)= ax。为了优化此门,我们将a输入声明为变量,将x输入声明为占位符。这意味着TensorFlow将尝试更改a值而不是x值。我们将损失函数创建为输出和目标值之间的差,即50。 第二个嵌套的运算门为f(x)= a.x + b。同样,我们将a和b声明为变量,将x声明为占位符。我们再次将输出优化为接近目标值50。有趣的是,第二个示例的解决方案不是唯一的。模型变量有许多组合,它们的输出将为50。使用神经网络时,我们不太在乎中间模型变量的值,而是更加注重所需的输出。 在我们的计算图上将操作视为操作门。这是描述两个示例的图: 图1:本节中的两个操作门示例。 怎么做… 要在TensorFlow中实现第一个运算f(x)= ax并将输出训练为50的值,请按照以下步骤操作: 我们首先加载TensorFlow并创建一个图会话:以tf sess = tf.Session()导入tensorflow

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