哥伦比亚大学_情感分类_模型训练与优化_中国AI数据

2019-11-25

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l_vals = [] for range in(num_loops): min_index = i *批处理大小max_index = min((i + 1)* batch_size,len(x_vals_train))x_batch = x_vals_test [min_index:max_index] y_batch = y_vals_test [min_index:max_index]预测= sess.run(预测_feed_dict = {x :x_ vals_train,x_data_test:x_batch, y_target_train:y_vals_火车,y_target_test:y_batch}) test_output.extend(预测)actual_vals.extend(np.argmax(y_batch,轴= 1)) 现在,我们已经保存了实际和预测的输出,我们可以计算精度了。这将由于我们对测试/训练数据集的随机抽样而改变,但最终应该得到大约80%至90%的精度:精度= sum([[1./test_size for i在range(test_siz

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