北风网_语义网络表示_深度学习基础介绍机器学习_中国AI数据

2019-11-25

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indexs))))x_vals_train = x_vals [train_indices] x_vals_test = x_vals [test_indices] y_vals_train = y_vals [train_indices] y_vals [test_indices] A = tf.Variable(tf.random_normal(平均值= 10,形状= [1])) 现在,我们将模型和损失函数添加到图中,初始化变量,并创建优化过程,如下所示: my_output = tf.add(x_data,A)init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init)xentropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_ logits(my_output,y_target))my_opt = tf.train.GradientD )train_step = my_opt.minimize(xentropy) 现在我们运行我们的训练循环,如下所示:对于范围为1800的

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