美河在线_深度学习_循环神经网络在nlp上的应用_中国AI数据

2019-11-25

  • 美河在线深度学习第1名

    美河在线怎么没倒闭唐亘深度学习

    美河在线怎么没倒闭唐亘深度学习

  • 美河在线深度学习第2名

    破解美河在线论坛深度学习与pytorch教程

    破解美河在线论坛深度学习与pytorch教程

  • 美河在线深度学习第3名

    破解美河在线论坛深度学习pdf百度网盘

    破解美河在线论坛深度学习pdf百度网盘

  • 美河在线深度学习第4名

    美河在线vip多少钱人工智能深度学习平台

    美河在线vip多少钱人工智能深度学习平台

  • 美河在线会员深度学习课程
    美河在线会员深度学习课程
  • 破解美河在线论坛深度学习汉字识别
    破解美河在线论坛深度学习汉字识别
  • 破解美河在线论坛小学数学如何深度学习
    破解美河在线论坛小学数学如何深度学习
  • 美河在线小学数学如何深度学习
    美河在线小学数学如何深度学习
  • 美河在线会员深度学习基本概念
    美河在线会员深度学习基本概念
  • 美河在线怎么没倒闭陈屹深度学习
    美河在线怎么没倒闭陈屹深度学习
  • 美河在线会员array老师深度学习
    美河在线会员array老师深度学习
  • 美河在线怎么没倒闭深度学习在图像识别上的应用
    美河在线怎么没倒闭深度学习在图像识别上的应用
输出))predictions_correct = tf.cast(tf.equal(预测,y_target),tf.float32) 精度= tf.reduce_mean(predictions_correct) 现在我们准备开始我们的训练循环。我们将训练1500代,并保存模型损失和训练/测试精度,以供日后绘制: #针对范围为(1500)的i初始化损耗和精度向量loss_vec = [] train_acc = [] test_acc = []: #选择用于批量选择的随机指标rand_index = np.random.choice(len(x_vals_trai n),size = batch_ size) #选择批处理rand_x = x_vals_train [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]]) #运行训练步骤sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) #失去训练 temp_loss =

 返 回