定义“学习参数”的变量

Posted wqh2216

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了定义“学习参数”的变量相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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]

 

以上是关于定义“学习参数”的变量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

为什么变量没有未定义?

中继片段变量

如何创建片段以重复变量编号中的代码行

VSCode自定义代码片段——CSS选择器

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如何使用Android片段管理器传递变量[重复]