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8月 06, 2020
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
+2
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docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
+1
-1
未找到文件。
docs/mastering-tf-1x-zh/ch07.md
浏览文件 @
a4f925c8
...
...
@@ -63,7 +63,7 @@ plt.show()
![](
img/305f4a94-92a4-4164-9ec2-473cc7225413.png
)
Airline Passengers Dataset
#
为 TensorFlow RNN 模型预处理数据集
#
用于 TensorFlow RNN 模型的数据集预处理
为了使其为学习模型做好准备,通过应用 MinMax 缩放来正则化数据集,该缩放使数据集值介于 0 和 1 之间。您可以尝试根据数据的性质对数据应用不同的缩放方法。
...
...
@@ -330,7 +330,7 @@ test rmse = 0.11961434334066987
对于下一节,您可以按照 Jupyter 笔记本中的代码
`ch-07b_RNN_TimeSeries_Keras`
。
#
为 Keras RNN 模型预处理数据集
#
用于 Keras RNN 模型的数据集预处理
与使用较低级别 TensorFlow 类和方法构建相比,在 Keras 中构建 RNN 网络要简单得多。对于 Keras,我们预先处理数据,如前面部分所述,以获得受监督的机器学习时间序列数据集:
`X_train, Y_train, X_test, Y_test`
。
...
...
docs/mastering-tf-1x-zh/ch08.md
浏览文件 @
a4f925c8
...
...
@@ -78,7 +78,7 @@ Pennington, J., R. Socher, and C. Manning. GloVe: Global Vectors for Word Repres
您可以按照 Jupyter 笔记本中的下几节的代码
`ch-08a_Embeddings_in_TensorFlow_and_Keras`
。
#
为 word2vec 模型准备数据
#
用于 word2vec 模型的数据准备
我们将使用流行的 PTB 和 text8 数据集进行演示。
...
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