TensorFlow训练神经网络的四个步骤

TensorFlow

1. 定义算法公式， 即神经网络forward的计算。
2. 定义损失函数和选择优化器来优化loss
3. 训练步骤。
   总共30万个样本，采用 3000 个batch， 每个batch包含100条样本。 相当于对全数据集进行了5轮(epoch) 迭代。
4. 对模型进行准确率评测