Tensorflow中的shape应该怎么理解，怎么记住呢？ 以上面这段代码为例为例。首先，单看[1,2,3]，这是1维的，但它作为shape时，代表要传入的数据必须是个3维...
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理解Tensorflow的shape
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反思tensorflow实现RNN中遇到的问题
在写placeholder时，shape参数一定要和喂给的数据shape一致，这是毋庸置疑的。x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[No...
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loss下降之路 —— 小批量梯度下降法y值开始浮动了，那么loss现在是什么情况呢？ 单输出loss，似乎看不出来。 在tensorboard中观察一下 看来基本面是向好的，权重开始学习到东西了。 在修改了Gra...
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梯度不下降怎么办？欠拟合的解决方案在网络上查阅很多拟合曲线的示例后发现，绝大部分都在用平方差（tf.square）作为曲线拟合的loss，从这点深入搜索后发现，平方差（tf.square）几乎就是曲线拟合最合...
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tensorflow获取训练过程中变量的值
训练时，想要获取过程中的值，网络上能查到以下几种方式： #第一种sess.run(train, feed_dict=feed_dict)print(loss.eval(fee...
