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慕课网_数据预处理_深度学习项目实战 第一阶段网络训练_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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.placeholder(...) 目标= tf.placeholder(...) 型号=型号() 使用tf.Graph()。as_default(): 主要() 更方便的是,将图形创作放入这样的装饰器中,并用它装饰您的主要功能。主要功能应定义整个图形,例如定义占位符并调用另一个功能以创建模型。 导入功能工具 将tensorflow作为tf导入 def overwrite_graph(函数): @ functools.wraps(功能) def包装器(* args,** kwargs): 使用tf.Graph()。as_default(): 返回函数(* args,** kwargs) 返回包装 这使考试更加容易: @overwrite_graph def main(): #定义您的占位符,模型等。 数据= tf.placeholder(...) 目标= tf.placeholder(...) 型号=型号() 主要() 这是本章的结尾,但请看下一章,以阅读本书的全文。 第9章 基础 你做到了!感谢您阅读TenChorFlow for Ma
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