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定义“学习参数”的变量

时间:2019-02-28 22:45:01      阅读:188      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:变量   nbsp   controls   one   control   multi   ble   pre   模型   

学习参数的定义与输入的定义很像,分为直接定义和字典定义两种方法,如果参数过多的话,那么便会采用第二种定义。

直接定义:

1 W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = "weight")
2 b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name = "bias")

通过字典类型定义“学习参数”:

1 # 模型参数
2 paradict = {
3         w: tf.Variable(tf.random_normal([1]),
4         b: tf.Variable(tf.zeros([1]))
5 }
6 # 前向结构
7 z = tf.multiply(X, paradict[w]) + paradict[b]

 

定义“学习参数”的变量

标签:变量   nbsp   controls   one   control   multi   ble   pre   模型   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wqh2216/p/10453514.html

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