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