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print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
自動求微分。同Theano一樣，TensorFlow也支持自動求微分，用戶不需要再通過反向傳播求解梯度。
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMjAzMTMxMw==&mid=2665657978&idx=1&sn=14f7b2da56dc5a6c16925d14afd6fb7d&chksm=81c6bdc4b6b134d22c695edc6a776ff5b196fc2e62df5ce394de6edfe41942a6f3dca4cdffe0&scene=21#wechat_redirect
state = tf.Variable(0, name="counter")
書
圖的構建
警營朗讀者丨我知道他們共同的稱呼—人民警察！
A = Variable('A')
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMjAzMTMxMw==&mid=2665658046&idx=2&sn=98e6db674ae4d8e358a39d6d069e1f57&chksm=81c6bd00b6b134166e0a649e2e12a9dd22adef3cb96819e1a9bd60f1e218a87abb2b8a726ea5&scene=21#wechat_redirect
sess = tf.InteractiveSession()
重視風險因素篩查：根據不同等級風險因素可以將孕婦篩選為高危人群、中危人群及低危人群，以便分級管理。
# The call 'run(product)' thus causes the execution of three ops in the
# Launch the default graph.
警營朗讀者丨用聲音感受神秘刑警！
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
1
(http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes.html)
警營朗讀者精彩視頻回顧
Google為什么開源Tensorflow
new_value = tf.add(state, one)
積極獲取宣教知識：重視對妊娠期高血壓疾病的認識，充分了解自身情況。
init_op = tf.initialize_all_variables()
警營朗讀者丨生活的守衛者！
Caffe全稱為Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，目前由BVLC（Berkeley Vision and Learning Center）進行維護。其創始人是加州大學伯克利的Ph.D.賈楊清，后來曾在Google Brain工作，開發TensorFlow。
輸入圖
with tf.Session() as sess:
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMjAzMTMxMw==&mid=2665657878&idx=1&sn=3a286f8ab09ee499d5d467a8286049cc&chksm=81c6bda8b6b134be131a2885e85232a4d9c5b87f09e4adc7da08eac94c1f24b18cd15ed20db9&scene=21#wechat_redirect
Fetch
update = tf.assign(state, new_value)
慢性高血壓患者備孕注意事項：慢性高血壓患者備孕時，若無靶器官受損且未使用降壓藥物者，可采用減重、控鹽、有氧運動等生活方式控制血壓。對于正在使用藥物降壓者，建議將血壓控制在140/90mmHg之后再考慮備孕。對于已存在靶器官受損者，建議暫緩妊娠，經?？浦委熀笤倏紤]妊娠。
首先讓我們找出那些預測正確的標簽。tf.argmax 是一個非常有用的函數，它能給出某個tensor對象在某一維上的其數據最大值所在的索引值。由于標簽向量是由0,1組成，因此最大值1所在的索引位置就是類別標簽，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型對于任一輸入x預測到的標簽值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正確的標簽，我們可以用 tf.equal 來檢測我們的預測是否真實標簽匹配(索引位置一樣表示匹配)。
# Close the Session when we're done.
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