中国科学院_实体识别_tensorflow数据类型_中国AI数据

2019-11-25

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.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))acc_value_test = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:[x_vals_ test],y_target:[y }) acc_value_train = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:[x_vals_ train],y_target:[y_vals_train]}) print('在火车上的准确度:'+ str(acc_value_train))print('在火车上的准确度:'+ str(acc_value_test))在火车上的准确性:0.925 测试仪精度:0.95 TenSOrFLOW方式 很多时候,看到模型结果(准确性,MSE等)将有助于我们评估模型。因为这里是一维的,所以我们可以轻松地在其中绘制模型和数据的图形。这是使用matplotlib通过两个独立的直方图可视化模型和数据的方法: A_result = sess.run(A) bins = np.linspace(-5,5,50

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