极客学院_行人检测_手写数字问题初体验_中国AI数据

2019-11-25

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vals)如果虹膜 靶向[I] == 1] class2_y = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果虹膜 靶向[I] == 1] class3_x = [X [0] 为I,X 在枚举(x_vals)如果虹膜 靶向[I] == 2] class3_y = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果虹膜 靶向[I] == 2] 与实施非线性SVM方案相比,本例中最大的变化是很多尺寸都将发生变化(我们现在拥有三个分类器)。我们还将利用矩阵进行宽泛和重塑技术,以在onCe计算所有三个SVM。在SinCe上,我们正在onCe上进行所有操作,我们的y_target PlaCeholder现在具有尺寸[3,无],我们的模型变量b将被初始化为大小[3,batch_size]。使用以下代码:batch_size = 50 x_data = tf.placeholder(shape = [None,2],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [3,None],dtype = tf.float32)

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