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约翰霍普金斯大学_sgd_resnet与densenet_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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同的方式开始,除了现在我们将初始化两个模型变量a和b: 从tensorflow.python.framework导入ops ops.reset_default_graph() sess = tf.Session() a = tf.Variable(tf.constant(1。)) b = tf.Variable(tf.constant(1。))x_val = 5。 x_data = tf.placeholder(dtype = tf.float32) two_gate = tf.add(tf.mul(a,x_data),b) 损失= tf.square(tf.sub(two_gate,50.)) my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step = my_opt.minimize(损失) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们优化模型变量,以将输出朝目标值50训练: 对于范围(10)中的i,print('\ n将两个门输出优化为
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