斯坦福大学_知识图谱_rnn网络模型_中国AI数据

2019-11-25

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范围(500)中的i: rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) rand_x = 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_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss) train_acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:x_vals_火车,y_target:np.transpose([y_vals_train])})train_accuracy.append(train_acc_temp) test_acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {

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