cda数据分析研究院_alexnet网络结构_基于非结构化数据的知识抽取:实体识别_中国AI数据

2019-11-25

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ep = my_opt.minimize(损失) 现在,我们可以循环浏览并在随机选择的批次上训练模型。我们将其运行100个循环,并每25次迭代打印出变量和损失值。请注意,这里我们还节省了每次迭代的损失,以便我们以后可以查看它: loss_vec = [] 对于我在范围(100)中: rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = np.transpose([x_vals [rand_index]])rand_y = np.transpose([y_vals [rand_index] ])sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss) 如果(i + 1)%25 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)

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