北京大学_随机梯度下降算法_过拟合问题解决方案_中国AI数据

2019-11-25

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= tf.SparseTensor([[0,0,0],[0,0,1],[0,0,2],[0,0,3],[0,0,4]],真相, [1,1,1]) 打印(sess.run(tf.edit_distance(h1,t1,normalize = False))) 这导致以下输出: [[2.] 函数SparseTensorValue()是在TensorFlow中创建稀疏张量的一种方法。它接受我们希望创建的稀疏张量的索引,值和形状。 接下来,我们将说明如何将熊和啤酒这两个词与啤酒这两个词进行比较。为了做到这一点,我们必须复制啤酒以使相同数量的可比单词: hypothesis2 = list('bearbeer') 真相2 =列表('beersbeers') h2 = tf.SparseTensor([[0,0,0],[0,0,1],[0,0,2],[0,0,3],[0,1,0],[0, 1,1],[0,1,2],[0,1,3]],假设2,[1,2,4]) t2 = tf.SparseTensor([[0,0,0],[0,0,1],[0,0,2],[0,0,3],[0,0,4]

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