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该模型输出一个数字数组，每个标签一个数字，每个数字表示该输入是该类别的预测可能性。预测标签是通过选择分数最高的条目来挑选的。分数总是在0到1之间，较高的值表示对结果更有信心。
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它由这些手写数字的图像组成： [图片] 它还包含每张图片的标签，告诉我们它是哪个数字。例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。
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现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
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我们将训练逻辑回归模型，并给出个人信息，我们的模型将输出0到1之间的数字，这可以解释为个人年收入超过5万美元的概率。 设置 尝试本教程的代码： 如果您尚未安装TensorFlow，请安装。
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