清华大学_人脸数据集_attention机制_中国AI数据

2019-11-25

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一个示例游戏。从这个游戏中,我们可以看到我们的模型不是完美的:game_tracker = [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.] win_logical = False num_moves = 0虽然不是win_logical: player_index = input('您的移动输入索引(0-8):')num_moves + = 1 #将玩家移动添加到游戏game_tracker [int(player_index)] = 1中。 #首先获取每个索引的所有logit来获取模型的移动 [potential_moves] = sess.run(model_output,feed_dict = {X:[game_tracker]}) #现在查找允许移动(其中游戏跟踪器值= 0.0),allowed_moves = [如果x == 0.0,则ix为ix,x枚举(game_tracker) #如果采用允许移动的logits argmax,则找到最佳移动 model_move = np.argmax([x,如果ix中的ix则为-999.0,对于ix,x的是枚举(

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