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tensorflow入門經典教程+搭建神經網路

https://news.cnblogs.com/n/600330/

 

筆記:

(1)理解佔位符

佔位符和 feed_dict

  我們迄今為止所做的計算一直很乏味:沒有機會獲得輸入,所以它們總是輸出相同的東西。一個實用的應用可能涉及構建這樣一個計算圖:它接受輸入,以某種(一致)方式處理它,並返回一個輸出。

  最直接的方法是使用佔位符。佔位符是一種用於接受外部輸入的節點。

(2)內迴圈訓練

 在深度學習中,典型的“內迴圈”訓練如下:

  • 獲取輸入和 true_output(真實的輸出,識別手寫數字一樣,訓練時要輸入圖片上的真實值來評估)

  • 根據輸入和引數計算出一個“猜測”

  • 根據猜測和 true_output 之間的差異計算出一個“損失”

  • 根據損失的梯度更新引數

  • 搭建神經網路

  • http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5893797.html

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