国防科学技术大学_tensor flow_深度学习项目实战 完成第一阶段hdf5数据源制作_中国AI数据

2019-11-25

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projection_grid = tf.placeholder(shape = [None ,2],dtype =tf。float32) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [3,batch_size])) 接下来,我们计算高斯核。因为这仅取决于x数据,所以此代码不会从先前的记录中更改。使用以下代码: 伽玛= tf.constant(-10.0) dist = tf.reduce_sum(tf.square(x_data),1) dist = tf.reshape(dist,[-1,1]) sq_dists = tf.add(tf.sub(dist,tf.mul(2。,tf.matmul(x_data,tf.transpose(x_data))))),tf.transpose(dist))my_kernel = tf.exp(tf。 mul(gamma,tf.abs(sq_dists))) 一个重大变化是我们将进行batCh矩阵乘法。我们将以3维矩阵结尾uP,并且我们希望在dex中跨越第三个矩阵来进行广泛的矩阵乘法。尚未为此

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