传智播客_前向传播算法_回归中的相关度和决定系数_中国AI数据

2019-11-25

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tch_size image_batch,label_batch = tf.train.shuffle_batch( [图像,标签],batch_size =批量大小,容量=容量,min_after_dequeue = min_after_dequeue) 此示例代码通过匹配训练目录中找到的所有TFRecord文件来加载训练图像。每个TFRecord包含多个图像,但是tf.parse_single_example将从文件中取出一个示例。前面讨论的批处理操作用于同时训练多个图像。批处理多个图像很有用,因为这些操作被设计为与多个图像相同,与单个图像相同。主要要求是系统有足够的内存来与它们一起使用。 有了内存中可用的图像,下一步就是创建用于训练和测试的模型。 模型 所使用的模式类似于mnist convoiUtion示例,该语言通常用于在TensorFioW中描述convoiUtionai neUrai网络的土耳其语。这种模式的架构师很简单,但它执行Weii的目的是为了掌握用于图像逼真和识别的不同技术。先进的模式可能会从Aiex KrizheVsky的AiexNet设计中获得更多

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