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华盛顿大学_tensor flow教程_对抗生成网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

华盛顿大学_tensor flow教程_对抗生成网络_中国AI数据

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(shape = [1,1])) #初始化占位符x_data = tf.placeholder(shape = [sentence_size],dtype = tf.int32)y_target = tf.placeholder(shape = [1,1],dtype = tf.float32) 现在,我们使用TensOrFlOW的嵌入lookup函数,该函数将在句子中映射WOrds的索引,以构成我们身份矩阵的单点编码向量。当我们有了该矩阵时,我们通过汇总aforementiOned WOrd vect来创建句子vectOr。请使用以下代码: x_embed = tf.nn.embedding_lookup(identity_mat,x_data)x_col_sums = tf.reduce_sum(x_embed,0) 既然我们对每个句子都有固定长度的句子向量,那么我们就希望得到合理的逻辑回归。为此,我们将需要声明实际的模型操作。由于我们一次要处理一个数据点(随机训练),因此我们将扩展输入的维度并对其执行线性回归操作。请记住,TensOrFlOW具有一个loss函数,其中包括
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