Qualcuno le ha provate? (1 Viewer)

marofib

Forumer storico
bon penso che sta pagina sia finita...mi resta da capire come aver indietro tutte le strisciate ecc..ma il + e' fatto ...su questa semplice:D...ma +- la prima parte sara' per tutti =

ciao
 

marofib

Forumer storico
Codice:
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred_y, 1), tf.argmax(Y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={X: test_x, Y: test_y}))
print(sess.run(pred_y, feed_dict={X: test_x}))

nell'ultima riga le previsioni
c'e da dire che da un errore ma pare formale....per vedere accuracy non stamparla...indaghero'
con questo il ciclo dovrebbe essere concluso..non ho debuggato con carta e penna...ma lo faro'
ovviamente se qualcuno ha qualcosa da dire e sistemare non sarebbe solo gradito...DI PIU'

ps:
c'e' un deprecated ma
[warning] initialize_all_variables is deprecated. · Issue #25 · Conchylicultor/DeepQA · GitHub
 
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marofib

Forumer storico
per scrivere meno
se invece si vuole fare come nell'originale via lo shuffle...e' di default

Codice:
from sklearn.model_selection import train_test_split # all'inizio

# in sostituzione della parte random splitta outsample 20%

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(f,l,test_size=0.1, shuffle =False)
 
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marofib

Forumer storico
si pero' e' na baracca sto python...prob. solo perche' il file ha avuto l'estensione cambiata da csv a txt..il net non s'incarta cosi'
capisco che e' multipiattaforma pero dai ste cose!! :D
il tempo che risparmio a richiamare gli script lo perdo in ste cavolate

Immagine.gif
 
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