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网易云课堂_crf 命名实体识别_夯实深度学习数据基础_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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fit()函数是一次生成一个句子的生成器。我们将利用这一优势来对我们的物流模型进行随机培训。为了更好地了解准确性趋势,我们保留了过去50个训练步骤的尾随平均值。如果仅绘制当前的一个,则根据我们是否正确预测训练数据点,我们将看到1或0。使用以下代码:loss_vec = [] train_acc_all = [] train_acc_avg = []对于ix,t枚举(vocab_processor.fit_transform(texts_ train)): y_data = [[target_train [ix]]] sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:t,y_target:y_data})temp_loss = sess.run(loss,feed_dict = {x_data:t,y_target:y_data}) loss_vec.append(temp_loss) if(ix + 1)%10 == 0:print('训练观察数'+ str(ix + 1)+':损失='+ str(temp_loss)) #保持过去50个观测值准
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