我有一个有784个输入,30个隐藏神经元和10个输出神经元的神经网络。主要的性能问题是反向传播。目前,一次反向传播需要大约0.1秒的时间。由于我的训练集是6万个例子,这将需要很长的时间,我甚至确认我的算法是有效的。只是想知道如何在不涉及tensorflow的情况下加速/并行它。for i in range(len(weights2)):
sub_list = [
我是Python的新手,正在做一个leetcode问题,目前我正在尝试将列表中的所有数字相乘,以获得最终结果。return arrLine 56: Exception: Type <class 'numpy.int64'>: Not implemented
是否有其他方法可以将列表中的所有元素相乘并存储在一个值中