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上海科技大学_非线性回归分析_ubuntu平台实录-cuda安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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lotlib和tensorflow并启动一个图形会话,如下所示: 导入matplotlib为plt导入numpy为np导入tensorflow为tf sess = tf.Session() TenSorFlow方法 HQW做到了…… 我们将从声明批量大小开始。这将是我们一次通过计算图提供的数据观测值: batch_size = 20 接下来,我们在模型中声明数据,占位符和变量。我们在这里所做的更改是要更改占位符的形状。它们现在是两个维度,其中第一个维度为“无”,第二个维度为批次中的数据点数。我们可以将其显式设置为20,但是可以概括并使用None值。再次,如第1章TensorFlow入门中所述,我们仍然必须确保在模型中确定尺寸,并且这不允许我们执行任何非法的矩阵运算: x_vals = np.random.normal(1,0.1,100) y_vals = np.repeat(10。,100) x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(sh
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