万门大学_mnist_序列表示方法_中国AI数据

2019-11-25

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er(dtype = tf.float32,shape = [None,9]) Y = tf.placeholder(dtype = tf.int32,shape = [None]) A1 = init_weights([9,81]) bias1 = init_weights([81]) A2 = init_weights([81,9]) bias2 = init_weights([9]) 模型输出=模型(X,A1,A2,bias1,bias2) 接下来,我们将声明损失函数,该函数将是最终输出logit的平均softmax。然后,我们将声明我们的训练步骤和优化器。如果我们希望将来能够与我们的模型竞争,我们还需要创建一个预测操作: 损失= tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_ logits(model_output,Y)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025)。减少(亏损) 预测= tf.argmax(model_output

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