cda数据分析研究院_batch_环境变量配置_中国AI数据

2019-11-25

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  • cda数据分析研究院pilot batch
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  • cda数据分析研究院怎么样batchfile
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门输出优化为50.'): sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:x_val}) a_val = sess.run(a) mult_output = sess.run(乘法,feed_dict = {x_data:x_ val}) 打印(str(a_val)+'*'+ str(x_val)+'='+ str(mult_output)) 结果为以下输出: 优化乘法门输出至50。 7.0 * 5 .0 = 35.0 8.5 * 5 .0 = 42.5 9.25 * 5. 0 = 46.25 9.625 * 5 .0 = 48.125 9.8125 * 5.0 = 49.0625 9.90625 * 5.0 = 49.5312 9.95312 * 5.0 = 49.7656 9.97656 * 5.0 = 49.8828 9.98828 * 5.0 = 49.9414 9.99414 * 5.0 = 49.9707 接下来,我们将使用两个嵌套的操作f(x)= a.x + b进行相同的操作。 我们将以与前面的示例完全相

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