tensorflow-解决3个问题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow-解决3个问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

问题一:对特征归一化

Min-Max Scaling:
X′=a+(X?Xmin)(b?a)/(Xmax?Xmin)
# Problem 1 - Implement Min-Max scaling for grayscale image data
def normalize_grayscale(image_data):
    """
    Normalize the image data with Min-Max scaling to a range of [0.1, 0.9]
    :param image_data: The image data to be normalized
    :return: Normalized image data
    """
    # TODO: Implement Min-Max scaling for grayscale image data
    a = 0.1
    b = 0.9
    grayscal_min=0
    grayscal_max=255
    return a + (((image_data-grayscal_min)*(b-a))/(grayscal_max-grayscal_min))

问题二:用 TensorFlow 创建特征、目标、权重和偏置项 tensor。

问题三:调整学习率,epochs 和 batch size 来获取最高准确率

以上是关于tensorflow-解决3个问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

TensorFlow,为啥保存模型后有3个文件?

Tensorflow系列3:多层神经网络--解决非线性问题

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