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天津大学_mnist数据集下载_误差计算_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

天津大学_mnist数据集下载_误差计算_中国AI数据

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sigmid函数,因此我们无需在此处将其包括在我们的输出中: x_col_sums_2D = tf.expand_dims(x_col_sums,0)model_output = tf.add(tf.matmul(x_col_sums_2D,A),b) 我们现在声明损失功能,预测操作和优化功能以培训模型。请使用以下代码: 损失= tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_ logits(model_output,y_target)) #预测操作预测= tf.sigmoid(model_output) #声明优化器my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001)train_step = my_opt.minimize(loss) — 1190卜 接下来,我们在开始训练代之前初始化图形变量:init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在我们开始对句子进行迭代。TensorFlow的vocab_processor。
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