for epoch in range(training_epochs): 

        avg_cost = 0. 

        total_batch = int(len(newsgroups_train.data)/batch_size) 

        # Loop over all batches        for i in range(total_batch): 

            batch_x,batch_y = get_batch(newsgroups_train,i,batch_size) 

            # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value) 

            c,_ = sess.run([loss,optimizer], feed_dict={input_tensor: batch_x, output_tensor:batch_y}) 

可在 这里 看到包含最终代码的标记本。

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【义务编辑：51CTO_OS TEL：（010）68476606】

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