Одна партия данных в TensorFlow
Подготовьте модель с одним
выходом для одного признака.
Сделайте один шаг подбора весов
по таблице из строк [1.0]
и [2.0] с ответами
2.0 и 4.0.
Выведите число ошибки после
шага.
Обучите модель одним шагом
на двух строках [0.0]
и [1.0] с целями
1.0 и 3.0.
Затем посчитайте ошибку на
той же таблице одним числом.
Соберите модель для входа
длины 1. Проведите
один шаг по паре (2.0, 5.0)
и (3.0, 7.0).
Выведите прогноз для этих
двух признаков таблицей.
Задайте короткую цепочку
с одним выходом. После одного
шага по строкам [1.0, 0.0]
и [0.0, 1.0] с эталонами
1.0 и 2.0
получите ответы для обеих
строк без повторного обучения.
