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天津大学_tensor flow2.0_创建batch迭代模块_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

天津大学_tensor flow2.0_创建batch迭代模块_中国AI数据

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Loss ='+ str(temp_train_loss))print('Test Loss ='+ str(temp_test_loss)) 这导致以下输出: 代数:50 A = [[2.20651722]] b = [[2.71290684]] 火车损失= 0.609453 测试损失= 0.460152 代数:100 A = [[1.6440177]] b = [[3.75240564]] 火车损失= 0.242519 测试损失= 0.208901 代:150 A = [[1.27711761]] b = [[4.3149066]] 火车损失= 0.108192 测试损失= 0.119284 代数:200 A = [[1.05271816]] b = [[4.53690529]] 火车损失= 0.0799957 测试损失= 0.107551 现在,我们可以提取我们所获得的系数,并从最佳拟合线获得价值。对于绘制目标,我们还将获取边距值。使用以下代码: [[slope]] = sess.run(A)[[y_intercept]] = sess.r
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