cda数据分析研究院_caffe_tensorflow生态-tfx_中国AI数据

2019-11-25

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瓣宽度。这两个特征是每个x值的第三和第四项: 虹膜= datasets.load_iris()binary_target = np.array([1。如果x == 0,否则为0。虹膜中的x。目标]] iris_2d = np.array([[x [2],x [3]] for iris.data中的x]) 让我们声明我们的批处理Size,数据占位符S和模型变量S。请记住,可变批处理SizeS的数据占位符第一个维度为None:batch_size = 20 x1_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)x2_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None ,1],dtype = tf.float32)A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1]))b = tf.Variable(tf.random_normal(s

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