北风网_tensor_创建batch迭代模块_中国AI数据

2019-11-25

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np.array([x.3 for iris.data中的x] y_vals = np.array([y [0] for iris.data中的y])train_indices = np.random.choice(len(x_vals),round(len(x_ vals)* 0.8),replace = False) test_indices = np.array(list(set(range(len(x(val)))-set(train_indexs)))) x_vals_train = x_vals [train_indices] x_vals_test = x_vals [test_indices] y_vals_train = y_vals [train_indices] y_vals_test = y_vals [test_indices] 对于此示例,我们已将数据拆分为训练和测试。将数据分为三个数据集也很常见,其中包括验证集。我们可以使用此验证集来验证我们在训练模型时是否对模型进行拟合。 让我们声明批次大小,占位符和变量,并创建线性模型,如下所示: bat

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