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谷歌人工智能_cifar10数据集_搭建你的tensorflow开发环境_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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ata:np.transpose([x_vals测试]),y_target:np.transpose([y_vals_test])}) mse_train = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:np.transpose([x_ vals_train]),y_target:np.transpose([y_vals_train])})print('MSE on test:'+ str(np.round (mse_test,2)))print('MSE on train:'+ str(np.round(mse_train,2)))MSE on test:1.35 火车上的MSE:0.88 对于分类示例,我们将执行非常相似的操作。这次,我们需要创建自己的精度函数,最后可以调用它。原因之一是因为我们的损失函数内置了sigmoid,我们将需要分别调用sigmoid并对其进行测试以查看我们的类是否正确。 在同一脚本中,我们只需重新加载图并创建我们的数据,变量和占位符即可。请记住,我们还需要将数据和目标分成训练和测试集。使用以下代码: 从tensorflow.p
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