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龙星计划_过拟合的原因_tensorflow产生的历史必然性_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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target) 我们还必须告诉TensorFlow如何通过声明优化方法来优化我们的计算图。我们将要最小化交叉熵损失。我们还将选择0.05作为我们的学习率: my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05)train_step = my_opt.minimize(xentropy) 现在我们创建一个变量初始化操作,并告诉TensorFlow执行它:init = tf.initialize_all_variables() sess.run(INIT) 现在,我们将通过1000次迭代训练线性模型。我们将输入我们需要的三个数据点:花瓣长度,花瓣宽度和目标变量。每200次迭代,我们将输出变量值: 对于我在范围(1000)中: rand_index = np.random.choice(len(iris_2d),size = batch_size)rand_x = iris_2d [rand_index] rand_x1 = np.array([[x [0]] for rand_x中的x]) rand_x2 = np.array([
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