麻省理工学院_tensorflow_互联网公司深度学习ctr案例:阿里巴巴_中国AI数据

2019-11-25

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reets = [针对zip中的x,y,z的str(x)+''y +'+ +'+ z(数字,typo_streets,street_suffs)] test_data = [在zip中输入x的列表(x)(typo_full_streets,zips)] 现在,我们可以初始化一个图形会话并声明所需的占位符。每个测试和参考集中我们将需要四个占位符,并且我们需要一个地址和邮政编码占位符:sess = tf.Session()test_address = tf.sparse_placeholder(dtype = tf.string)test_zip = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)ref_address = tf.sparse_placeholder(dtype = tf.string)ref_zip = tf.placeholder(shape = [None,n],dtype = tf.float32) 现在,我们声明数字zip距离和地址字符串的编辑距离: zip_dist = tf.square(tf.su

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