AI 代碼長(zhǎng)啥樣？

Eirunye 發(fā)布于2019-06-26 18:20 / 2436人閱讀

摘要：簡(jiǎn)評(píng)兩個(gè)程序的案例，看看代碼是啥樣的下面這是我寫(xiě)的一個(gè)案例，根據(jù)名字來(lái)確定你是來(lái)自印度哪個(gè)地區(qū)的。下面是根據(jù)圖片生成描述的案例，完整的代碼可以點(diǎn)擊這里。但等等別高興得太早，就上面這個(gè)代碼也引發(fā)了啼笑皆非的笑話(huà)。

簡(jiǎn)評(píng)：兩個(gè) AI 程序的案例，看看代碼是啥樣的？

下面這是我寫(xiě)的一個(gè)案例，根據(jù)名字來(lái)確定你是來(lái)自印度哪個(gè)地區(qū)的。根據(jù)你名字的不同狀態(tài)，可以判定你的家庭人員情況，以下是代碼片段：

size = len(names)
train_X = np.array(names[:size * 2/3])
train_y = np.array(indStates[:size * 2/3])
test_X = np.array(names[size * 2/3:])
test_y = np.array(indStates[size * 2/3:])
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, max_sequence_length, num_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
weights = weight_variable([num_hidden, num_classes])
biases = bias_variable([num_classes])
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_hidden)
out, states = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cell, X, dtype = tf.float32)
y_ = tf.matmul(outputs[:,-1,:], weights) + biases
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = y_, labels = y))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(loss)

下面這個(gè)代碼不是我寫(xiě)的，這是個(gè)谷歌根據(jù)圖片生成描述文字的創(chuàng)新。下面是根據(jù)圖片生成描述的案例，完整的代碼可以點(diǎn)擊這里（github）。

但等等！別高興得太早，就上面這個(gè)代碼也引發(fā)了啼笑皆非的笑話(huà)。

狗挑起抓住飛盤(pán)；裝滿(mǎn)了食物飲料的冰箱；黃色校車(chē)停在停車(chē)場(chǎng)

要是調(diào)教不好，AI 很可能變得和我們一樣蠢。

原文：Sriraman Madhavan

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