智普教育_tensorflow变量_简单回归问题_中国AI数据

2019-11-25

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还将导入Python图像库(PIL),以便能够绘制预测输出的样本。TensorFlow有一个内置方法来加载我们将使用的MNIST数据集:导入随机导入numpy为np导入tensorflow为tf导入matplotlib.pyplot作为PIL从PIL导入tensorflow.examples.tutorials.mnist导入input_data 现在,我们开始一个图形会话,并以一种热编码形式加载MNIST数据:sess = tf.Session()mnist = input_data.read_data_sets(“ MNIST_data /”“,one_hot = True) 一种热编码是更适合于数值计算的分类值的数值表示。这里我们有10个类别(数字0-9),并将它们表示为长度为10的0-1向量。例如,“ 0”类别由向量1,0,0,0,0,0表示, 0,0,0,0,则1向量用0,1,0,0,0,0,0,0,0,0表示,依此类推。 由于MNIST数据集很大,并且要在成千上万的输入上计算784个特征之间的距离在计算上会很困难,因此我们将采样一小组较小的图像进行训练。此外,我们选择

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