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训练 一旦瓶颈完成，网络顶层的实际培训就开始了。您会看到一系列步骤输出，每个输出都显示训练准确性，验证准确性和交叉熵。训练准确性显示当前训练批次中使用的图像的百分比是否标有正确的分类。
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3-4%29次增加或减少后，分别减少1次. 5-6%29返回一个迭代器，该迭代器由n或-n分别就位。 7-8%29将迭代器升级为n或-n分别就位。
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data_sets.validation5000个图像和标签，用于迭代验证训练精度。data_sets.test10000个图像和标签，用于最终测试的训练精度。
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tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
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在使用GPU进行训练时应始终使用NCHW。NHWC在CPU上有时更快。一个灵活的模型可以在GPU上使用NCHW进行训练，并使用NHWC在CPU上进行推理，并从训练中获得权重。
- C++数字 | Numericsstd::complex::operators
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1-2%29other到*this... 3-4%29减other从*this... 5-6%29乘*this通过other... 7-8%分29*this通过other...
- C++容器 | Containersstd::unordered_multiset::insert
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5-6%29%280%29 7，8%29末端迭代器nh为空，否则迭代器指向插入的元素。 例外 1-4%29如果任何操作引发异常，则插入无效。
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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5-6%29%280%29 7，8%29末端迭代器nh为空，否则迭代器指向插入的元素。 例外 1-4%29如果任何操作引发异常，则插入无效。
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训练模型 现在我们已经定义了我们的模型和训练损失函数，使用TensorFlow进行训练非常简单。由于TensorFlow知道整个计算图，因此它可以使用自动微分来查找相对于每个变量的损失梯度。
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5-6%29%280%29 7，8%29末端迭代器nh为空，否则迭代器指向插入的元素。 例外 1-4%29如果任何操作引发异常，则插入无效。
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