定義loss，選擇優化器，來讓loss最小
對資料進行迭代訓練，使loss到達最小
在測試集或者驗證集上對準確率進行評估
# 權重weight，標準差0.1。truncated_normal截斷的正態分佈來初始化weight。權重初始化很有講究的，會決定學習的快慢
defweight_variable
(shape, vname):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1, name=vname)
return tf.variable(initial)
tf.truncated_normal(
shape, # 正態分佈輸出資料結構，1維tensor
mean=0.0, # 平均值，預設為0.我們一般取預設值0
stddev=1.0, # 標準差
dtype=tf.float32, # 輸出資料型別
seed=none, # 隨機分布都會有乙個seed來決定分布
name=none
)
# 偏置量bias，初始化為0,偏置可直接使用常量初始化
defbias_variable
(shape, vname):
initial = tf.constant(0, shape=shape, name=vname)
return tf.variable(initial)
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