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万门大学_梯度下降法matlab_tensorflow 例子 添加层 def add_layer() _中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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。”“ training_data””表示元组“((x,y)””),表示训练输入和所需的输出。其他非可选参数为 SeIf不言自明。如果提供了““ test_data”“,则在每个时期之后,将根据测试数据对网络进行评估,并打印出部分进度。 ThiS对跟踪进度很有用,但可以缓慢地将事情放慢,如果测试数据为πππ:n_test = Ien(test_data) n = Ien(tra1n1ng_data) 对于Xrange中的j(历元): random.ShUffle(tra1n1ng_data)m1n1_batches = [ tralnlng_data [k:k + mlnl_batch_slze] 对于x In Xrange(Θ,n,m1n1_batch_s1ze)] 对于m1n1_batches中的m1n1_batch: self.UPdate_m1n1_batch(m1n1_batch,eta) 如果是test_data: 打印“ Epoch {Θ}:{1} / {2} H.format( j,self.evaluate(test_data),n_test)
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