前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记2 - sklearn之iris数据集>吗?本文也将使用tf.estimator改造该示例. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. tf.estimator 内置模型 比起用底层API"较硬"的编码方式,tf.estimator的在…

import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed. 解决方案1: 安装 pip install tensorflow-estimator==1.10.12 解决方案2: downgrade pandas from 0.23.4 to 0.23.0 upgrade matplotlib to 3.0.0…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

"""Constructor. Sets the properties `cluster_spec`, `is_chief`, `master` (if `None` in the    args), `num_ps_replicas`, `task_id`, and `task_type` based on the    `TF_CONFIG` environment variable, if the pertinent information is    present.…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

官网链接:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/Estimator Estimator - 一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API.Estimator 会封装下列操作: 训练 评估 预测 导出以供使用 您可以使用官方提供的预创建的 Estimator,也可以编写自定义 Estimator.所有 Estimator(无论是预创建的还是自定义)都是基于 tf.estimator.Estimator 类…

这里涉及到的高级别API主要是使用Estimator类来编写机器学习的程序,此外你还需要用到一些数据导入的知识. 为什么使用Estimator Estimator类是定义在tf.estimator.Estimator中的,你可以使用其中已经有的Estimator,叫做预创建的Estimator,也可以自定义Estimator.Estimator已经封装了训练(train),评估(evaluate),预测(predict),导出以供使用等方法. 此外,Estimator会为我们提供诸如图构建.创建…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

高级API是在实时传输低级API基础上建立起来的,为多人游戏提供大量通用的组件.通过HLAPI开发者仅需少量的工作就可以搭建多人联网游戏. HLAPI 使用命名空间 UnityEngine.Networking ,并且希望能做到易于使用.为多人游戏提供了大量的服务,如: 消息处理: 高性能的序列化: 分布式对象管理: 状态同步: 网络类: Server, Client, Connection等…

1. 使用消费组实现消息队列的两种模式 分布式的消息系统Kafka支持多个生产者和多个消费者,生产者可以将消息发布到集群中不同节点的不同分区上:消费者也可以消费集群中多个节点的多个分区上的消息 . 写消息时,多个生产者可以写到同一个分区 . 读消息时,如果多个消费者同时读取一个分区,为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者,需要采用加锁 . 同步等方式,在分区级别的日志文件上做些控制 . 如果约定“同一个分区只可被一个消费者处理”,就不需要加锁同步了,从而可提升消费者的处理能力 . 下图给…