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中南大学_回归问题_自定义数据集实战_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

中南大学_回归问题_自定义数据集实战_中国AI数据

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def get_params(): learning_rate = 0.003 优化器= tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)返回AttrDict(** locals()) 此功能会记录一个属性字典,其中包含learning_rate和优化程序。在字典的声明中这是不可能的。与往常一样,Just找到了一种适用于您(和您的合奏)的方法并加以使用。 懒惰的装饰工 正如您所了解的那样,您的TensorFlow代码定义的是计算机的性能,而不是执行功能的计算。如果我们想在分类中构建我们的模型,我们将无法直接从功能或属性中展示其产品,因为这将每次都向图形中添加新的操作。让我们看一个成为问题的例子: 类型号: def __init __(self,data,target):self.data =数据self.target =目标 @属性 def预测(自己): data_size = int(self.data.get_shape()[1])target_size = int(self.target.get_shape()[1])重量= tf.
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