加勒比海鲜王

关于softmax_cross_entropy_with_logits与sigmoid_cross_entropy_with_logitsloss = -tf.reduce_mean(tf_Y*tf.log(tf.clip_by_value(pred,1e-11,1.0)))# 也可以直接使用tensorflow的版本：# loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sof...

源码来自： https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials 感谢作者无私提供初学者可以先看懂代码，然后一定要独立实现一次。 已经看过上一篇文章简单的tensorflow：1_logistic regression 的同学，会发现这次的代码仅仅改动了一点点，就是model函数由一层变成了两层。其他部分的讲解见上一篇文章。def model(

xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” 。这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同。参数：uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化。 seed: 可以认为是用来生成随机数的seed dtyp

# 声明学习率为不可训练learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False, dtype=tf.float32)# 学习率递减操作,这里表示每次学习率变成上一次的0.9倍learning_rate_decay_op = learning_rate.assign(learning_rate * 0.9)#训练过程中根