大连理工学院_鲁棒性_dcgan项目实战:基于卷积的判别网络_中国AI数据

2019-11-25

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on))) 我们创建一个oPtimizer并接下来初始化变量,如下所示:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.075)train_step = my_opt.minimize(loss) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们迭代200次训练迭代,并保存训练和测试损失以供以后绘图: 对于范围(200)中的i,train_loss = [] test_loss = [] : rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) rand_x = np.transpose([x_vals_train [rand_index]])rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]])sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_train_loss =

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