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龙星计划_物体检测算法_深度学习项目实战视频课程-styletransfer(基于tensorflow)_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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reduce_sum(self.target * tf.log(self.prediction))return cross_entropy @lazy_property def优化(自己): 渐变= self.params.optimizer.compute_gradients(self.cost) 如果self.params.gradient_clipping: 限制= self.params.gradient_clipping 渐变= [ (tf.clip_by_value(g,-limit,limit),v) 如果g不是别的(无,v) 对于g,v在梯度中] 优化= self.params.optimizer.apply_gradients(梯度) 返回优化 @lazy_property def错误(自己): 错误= tf.not_equal(tf.argmax(self.target,1),tf.argmax(self.prediction,1))返回tf.reduce_mean(tf.cast(错误,tf.float32)) TensorFloW通
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