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七月在线_频谱图怎么画_生成网络结构定义_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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heckpoint_path: tf.train.Saver()。restore(self.sess,checkpoint.model_checkpoint_path)否则: 打印(“从未经训练的模型中采样。”) 打印('采样温度',self.params.sampling_temperature) __call __()函数定义了采样序列的逻辑。我们从种子开始,并一次预测一个字符,始终将当前的提示输入网络。我们使用相同的Preprocessing类来将当前teXts转换为Papped NUmPy块,并将其馈入网络。由于我们只有一个序列和一个序列 批量输出帧,我们只关心索引[0,0]的预测。然后,我们使用下面介绍的_sample()函数从softmax输出进行采样。 def __call __(自己,种子,长度= 100): teXt =种子 状态= np.zeros(((1,self.params.rnn_hidden * self.params.rnn_layers)) 对于_范围(长度): feed = {self.state:state} feed [se
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