定义“学习参数”的变量

学习参数的定义与输入的定义很像，分为直接定义和字典定义两种方法，如果参数过多的话，那么便会采用第二种定义。

直接定义：

1 W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = "weight")
2 b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name = "bias")

通过字典类型定义“学习参数”：

1 # 模型参数
2 paradict = {
3         'w': tf.Variable(tf.random_normal([1]),
4         'b': tf.Variable(tf.zeros([1]))
5 }
6 # 前向结构
7 z = tf.multiply(X, paradict['w']) + paradict['b']

 

posted @ 2019-02-28 22:04  wqh2216  阅读(221)  评论(0)    收藏  举报