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尚硅谷_知识融合_数据加载_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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elf.cost self.error self.optimize @lazy_property def长度(自己): 通过 @lazy_property def预测(自己): 通过 @lazy_property def成本(自己): 通过 @lazy_property def错误(自己): 通过 @lazy_property def优化(自己): 通过 让我们实现序列标记模式的方法。首先,我们再次需要计算序列长度。我们已经在上一节中完成了此操作,因此这里没有太多要添加的内容。 @lazy_property def长度(自己): 使用= tf.sign(tf.reduce_max(tf.abs(self.data),reduction_indices = 2)) 长度= tf.reduce_sum(使用,reduction_indices = 1) 长度= tf.cast(长度,tf.int32) 返回长度 现在,我们来进行预测,是与序列分类模型的主要区别所在。将有两种方式向所有帧添加softmax层。我们可以添加几个不同的分类器,也可以在所
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