Tensorflow中的shape應(yīng)該怎么理解，怎么記住呢？ 以上面這段代碼為例為例。首先，單看[1,2,3]，這是1維的，但它作為shape時，代表要傳入的數(shù)據(jù)必須是個3維...
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理解Tensorflow的shape
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反思tensorflow實現(xiàn)RNN中遇到的問題
在寫placeholder時，shape參數(shù)一定要和喂給的數(shù)據(jù)shape一致，這是毋庸置疑的。x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[No...
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loss下降之路 —— 小批量梯度下降法y值開始浮動了，那么loss現(xiàn)在是什么情況呢？ 單輸出loss，似乎看不出來。 在tensorboard中觀察一下 看來基本面是向好的，權(quán)重開始學習到東西了。 在修改了Gra...
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梯度不下降怎么辦？欠擬合的解決方案在網(wǎng)絡(luò)上查閱很多擬合曲線的示例后發(fā)現(xiàn)，絕大部分都在用平方差（tf.square）作為曲線擬合的loss，從這點深入搜索后發(fā)現(xiàn)，平方差（tf.square）幾乎就是曲線擬合最合...
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tensorflow獲取訓練過程中變量的值
訓練時，想要獲取過程中的值，網(wǎng)絡(luò)上能查到以下幾種方式： #第一種sess.run(train, feed_dict=feed_dict)print(loss.eval(fee...