TensorFlow官方文档向图表提供反馈

本文介绍了一个典型的人工智能训练流程,包括如何通过fill_feed_dict函数从数据集中获取下一批次的图像和标签,并将这些数据填充到占位符中,为训练过程提供必要的输入。

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向图表提供反馈
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执行每一步时,我们的代码会生成一个反馈字典(feed dictionary),其中包含对应步骤中训练所要使用的例子,这些例子的哈希键就是其所代表的占位符操作。

fill_feed_dict函数会查询给定的DataSet,索要下一批次batch_size的图像和标签,与占位符相匹配的Tensor则会包含下一批次的图像和标签。

images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size)

然后,以占位符为哈希键,创建一个Python字典对象,键值则是其代表的反馈Tensor。

feed_dict = {
    images_placeholder: images_feed,
    labels_placeholder: labels_feed,
}

这个字典随后作为feed_dict参数,传入sess.run()函数中,为这一步的训练提供输入样例。

http://www.aibbt.com/a/16370.html
内容概要:本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片,支持160MHz主频和AI算法,符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件(SDK)和集成开发环境(IDE),以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例,涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外,还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议,帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群:具备嵌入式系统开发经验的研发人员,特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①了解EAM2011芯片的特性和应用场景,如智能汽车、智能家居和工业控制;②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置;③学习如何实现基本的外设驱动,如GPIO、ADC、CAN、PWM等;④通过RTOS任务创建示例,理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明:开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法,这对底层驱动开发至关重要。同时,注意硬件申领的时效性和替代方案,确保开发工作的顺利进行。
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