zl_130的博客

环境 Python_3.5.2 TensorFlow_1.2.1import tensorflow as tfg1 = tf.Graph()with g1.as_default(): v = tf.get_variable( "v", shape=[1], initializer=tf.zeros_initializer )g2 = tf.Graph

环境 Python_3.5.2 TensorFlow_1.2.1import tensorflow as tfv1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])v2 = tf.constant([4.0, 3.0, 2.0, 1.0])sess = tf.InteractiveSession()print(tf.greater(v1, v2).eval

期望风险：全局的风险，未知的，不可获得的 经验风险：局部的风险，克制的，可获得的经验风险可以通过训练集获得，期望风险是理想化的全局概念。 期望风险可以通过经验风险近似； 机器学习问题转化为最优化经验风险的问题。...