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张小明 2026/1/8 23:25:30
包括搜索引擎排名、网页标签优化、相关链接交换、网络广告投放等,西安网络优化大的公司,oa系统定制,网页游戏链接大全2023TensorFlow编程与多层神经网络实战 在深度学习领域,TensorFlow是一个强大且广泛使用的工具。本文将详细介绍TensorFlow程序的编写,包括前馈神经网络在MNIST数据集上的应用、多层神经网络的构建以及一些实用的TensorFlow功能。 1. TensorFlow前馈神经网络MNIST程序 首先,我…TensorFlow编程与多层神经网络实战在深度学习领域,TensorFlow是一个强大且广泛使用的工具。本文将详细介绍TensorFlow程序的编写,包括前馈神经网络在MNIST数据集上的应用、多层神经网络的构建以及一些实用的TensorFlow功能。1. TensorFlow前馈神经网络MNIST程序首先,我们来看一个几乎完整的TensorFlow前馈神经网络MNIST程序,代码如下:import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) batchSz=100 W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10],stddev=.1)) b = tf.Variable(tf.random_normal([10],stddev=.1)) img=tf.placeholder(tf.float32, [batchSz,784]) ans = tf.placeholder(tf.float32, [batchSz, 10]) prbs = tf.nn.softmax(tf.matmul(img, W) + b) xEnt = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ans * tf.log(prbs), reduction_indices=[1])) train = tf.train.GradientDescentOpti
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