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尚硅谷_gru_深度学习框架-caffe使用案例视频课程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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hape = [1,1]))) TensorFlow方式 请注意,通过使用dtype = tf.float32来减少浮点数的字节数,可以提高算法的性能(速度)。 在这里,我们定义线性模型。模型将采用x2 = x1 * A + b的形式。而且,如果我们要查找该线上方或下方的点,则在插入等式x2-x1 * Ab时,我们会看到它们是在零上方还是下方。我们将采用该方程式的S型,并根据该方程式预测1或0来完成此操作。请记住,TensorFlow具有内置的Sigmoid损失函数,因此我们只需要在Sigmoid函数之前定义模型的输出即可: my_mult = tf.matmul(x2_data,A) my_add = tf.add(my_mult,b)my_output = tf.sub(x1_data,my_add) 现在,我们将TensorFlow的内置函数sigmoid_cross_entropy_with_logits()添加到S型交叉熵损失函数中: xentropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(my_output,y_
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