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优达学城_cifar10数据集_tensorflow案例实战视频课程 构造网络的输入数据和标签_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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确性的尾随平均值 #获取单个观测值的预测[[temp_pred]] = sess.run(预测,feed_dict = {x_data:t,y_ target:y_data}) #如果预测准确,则获取True / False。train_acc_temp = target_train [ix] == np.round(temp_pred)train_acc_all.append(train_acc_temp)如果len(train_acc_all)> = 50: train_acc_avg.append(np.mean(train_acc_all [-50:])) 14.这将产生以下输出:开始对4459个句子进行训练。 训练观察10:损失= 5.45322 训练观察#20:损失= 3.58226 训练观察30:损失= 0.0 训练观察#4430 :损失= 1.84636 培训观察#4440 :损失= 1.46626e-05 培训观察#4450 :损失= 0.045941 要获得测试集的准确性,我们重复前面的过程,但仅在预测操作上,不进行训练操作,并带有测试文本:p
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