最简单的方法是使用来更改
keep_prob参数
placeholder_with_default:
prob = tf.placeholder_with_default(1.0, shape=())layer = tf.nn.dropout(layer, prob)
这样,当您训练时,可以像这样设置参数:
sess.run(train_step, feed_dict={prob: 0.5})
评估时使用默认值1.0。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
最简单的方法是使用来更改
keep_prob参数
placeholder_with_default:
prob = tf.placeholder_with_default(1.0, shape=())layer = tf.nn.dropout(layer, prob)
这样,当您训练时,可以像这样设置参数:
sess.run(train_step, feed_dict={prob: 0.5})
评估时使用默认值1.0。
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