coursera_gbdt算法_分类问题与ctr预估_中国AI数据

2019-11-25

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,1) 现在,我们可以初始化变量并通过神经网络训练循环: #初始化变量init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init)loss_vec = [] 对于我的范围(10000): #为批次选择随机索引rand_indices = np.random.choice(range(len(train_set)),batch_ size,replace = False) #获取批处理batch_data = [对于rand_indices中的i为train_set [i]] x_input = [对于batch_data中的x为x [0]] y_target = np.array([batch_data中的y为[y [1]]]) #运行训练步骤sess.run(train_step,feed_dict = {X:x_input,Y:y_target}) #获取训练损失temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {X:x_input,Y:y_ target}) 如果i%500 == 0,则loss_vec

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