麻省理工学院_随机梯度下降_张量限幅_中国AI数据

modlloutput Htf?添加（tf?matmul（Xidata，A），b） IOSS“ tf?减少-积（tf?nn?SigmoidlcrossIerLtrOPyIWithI IOgitS（模型—输出，y—目标）） 我们在图表中添加了预测和准确性函数，以便在模型训练时可以看到训练和测试集的准确性： 预测= tf.round（tf.sigmoid（模型输出））projections_correct = tf.cast（tf.equal（预测，y_target），tf.float32） 精度= tf.reduce_mean（predictions_correct） 我们声明一个优化器，然后初始化我们的图形变量： my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer（0.0025）train_step = my_opt.minimize（损失） ＃初始化变量 初始化= tf.initialize_all_variables（）sess.run（init） 现在，我们对模型进行了10,000代的训练，每100代记录一次测试/训练损失和