播布客_深度残差网络_时间序列表示方法_中国AI数据

2019-11-25

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x_data:x_vals_测试,y_target:np.transpose([y_vals_test])})test_accuracy.append(test_acc_temp) 如果(i + 1)%100 == 0:print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A))+'b ='+ str(sess。运行(b))) print('Loss ='+ str(temp_loss)) 训练期间脚本的输出应如下所示。 步骤#100 A = [[--0.10763293] [-0.65735245]] b = [[-0.68752676]] 损失= [0.48756418] 步骤#200 A = [[--0.0650763] [-0.89443302]] b = [[-0.73912662]] 损失= [0.38910741] 步骤#300 A = [[--0.02090022] [-1.12334013]] b = [[-0.79332656]] 损失= [0.28621092] 步骤#400 A = [[0.0318962

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