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  /external/tensorflow/tensorflow/python/keras/engine/
training_test.py 208 output_d_np = np.random.random((10, 4))
213 [input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
218 [input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
223 [input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
227 model.train_on_batch([input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np])
232 [output_d_np, output_e_np],
239 [input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
240 validation_data=([input_a_np, input_b_np], [output_d_np,
246 [input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
247 validation_data=([input_a_np, input_b_np], [output_d_np,
    [all...]
training_dataset_test.py 259 output_d_np = np.random.random((10, 4)).astype(dtype=np.float32)
264 (input_a_np, input_b_np), (output_d_np, output_e_np)))
282 output_dict = {'output_1': output_d_np, 'output_2': output_e_np}
284 output_dict = {'dense': output_d_np, 'dropout': output_e_np}
  /external/tensorflow/tensorflow/contrib/distribute/python/
keras_backward_compat_test.py 407 output_d_np = np.asarray(np.random.random((64, 7)), dtype=np.float32)
409 targets = [output_d_np, output_e_np]
551 output_d_np = np.random.random((10, 7))
556 (input_a_np, input_b_np), (output_d_np, output_e_np)))
565 (output_d_np, output_e_np)))
    [all...]
keras_test.py 653 output_d_np = np.asarray(np.random.random((64, 7)), dtype=np.float32)
655 targets = [output_d_np, output_e_np]
    [all...]
  /external/tensorflow/tensorflow/python/keras/optimizer_v2/
optimizer_v2_test.py 470 output_d_np = np.random.random((10, 4))
473 model.fit([input_a_np, input_b_np], [output_d_np, output_e_np],
  /external/tensorflow/tensorflow/lite/python/
lite_test.py     [all...]

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