中谷教育_交叉熵_深度学习入门课程 分类与回归(location)任务应用详解_中国AI数据

2019-11-25

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,4,3,8,7,6] .index(response)new_board = board [::-1] 返回(new_board [6:9] + new_board [3:6] + new_board [0:3],new_response) 其他: 引发ValueError('方法未实现。') 电路板及其最佳响应的列表位于目录中的.csv文件中。我们将创建一个函数,该函数将使用f板和响应加载文件并将其存储为元组列表: def get_moves_from_csv(csv_file): :param csv_file:包含带有响应板的csv文件位置 :return:动作:最佳响应动作索引的动作列表= [] 使用open(csv_file,'rt')作为csvfile: reader =读取器中行的csv.reader(csvfile,delimiter =','): move.append(([[int(x)for row in row [0:9]],int(row [9])))return(moves) 现在,我们将所有内容绑定在一起以创建一个函数,该函数将返回

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