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网易云课堂_简单线性回归模型_模型保存与加载_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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储一次损失函数: loss_batch = [] 对于我在范围(100)中: rand_index = np.random.choice(100,size = batch_size)rand_x = np.transpose([x_vals [rand_index]])rand_y = np.transpose([y_vals [rand_index]]) sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) 如果(i + 1)%5 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A)))temp_loss = sess.run(loss,feed_dict = {x_data:rand_x,y_ target:rand_y}) print('Loss ='+ str(temp_loss))loss_batch.append(temp_loss) 这是100次迭代的最终输出。请注意,A的值具有额外的维度,因为它现在已成为2D矩阵: 步骤#
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