天津大学_词向量模型_rnn应用_中国AI数据

2019-11-25

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t(tf.equal(tf.squeeze(预测),tf.squeeze(y_target)),tf.float32)) 为了实现线性预测内核,我们可以编写pred_kernel = tf.matmul(x_data,tf.transpose(prediction_grid))。 现在,我们可以创建优化器功能并初始化所有变量,如下所示:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001) train_step = my_opt.minimize(loss)init = tf.initialize_all_variables() sess.run(INIT) 接下来,我们开始培训。我们将记录损失的向量和batCh的准确度,以生成新的信息。当我们运行精度时,我们必须放入所有三个Placeholders,但是我们输入x数据两次以获取点的精度。使用以下代码: loss_vec = [] batch_accuracy = []对于范围(500)中的i:rand_index = np.random.choice(len(x_vals),si

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