多伦多大学_手写数字识别_生物神经元结构_中国AI数据

2019-11-25

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: k = 4 batch_size = len(x_vals_test) 接下来,我们将取消对PlaCeholders的支持。请记住,没有模型变量需要训练,因为模型是由我们的训练集确定的: x_data_train = tf.placeholder(shape = [None,num_features],dtype = tf.float32) x_data_test = tf.placeholder(shape = [None,num_features],dtype = tf。float32) y_target_train = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target_test = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) 接下来,我们为一系列测试点创建距离函数。在这里,我们说明L1距离的用法: 距离= tf.reduce_sum(tf.abs(tf.sub(x_da ta_train,tf.expand_ dims(x_data_

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