七月在线_纳什均衡_使用tensorboard可视化数据流图_中国AI数据

2019-11-25

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iCtion内核后,便可以创建PrediCtions。这里的一大变化是,谓词不是outPut的sign()。自从我们实施一项“全部战略”以来,预测就是拥有最大产出的分类器。为了做到这一点,我们使用TensorFlow内置的argmax()函数,如下所示: projection_output = tf.matmul(tf.mul(y_target,b),pred_kernel)预测= tf.arg_max(prediction_output-tf.expand_dims(tf。reduce_mean(prediction_output,1),1),0) 精度= tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(预测,tf.argmax(y_target,0)),tf.float32)) 现在我们已将内核,损失和预测能力设置为uP,我们只需要取消优化器功能并初始化变量,如下所示:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) train_step = my_opt.minimize(loss)init = tf.ini

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