5、Tensorflow基础（三）神经元函数及优化方法

1.激活函数激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维…

TensorFlow基础三（Scope）

用到变量名了,就涉及到了名字域的概念.通过不同的域来区别变量名,毕竟给所有变量都直接取不同名字还是有点辛苦的. 主要是name_scope和variable_scope,name_scope 作用于操作,variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量.当然还有个更直观的感受就是:在tensorboard 里可视化的时候用名字域进行封装后会更清晰. 之所以设置name_scope和variable_scope,主要是因为变量共享的需求.而这就不得不谈到…

DP 优化方法大杂烩 & 做题记录 I.

标 * 的是推荐阅读的部分 / 做的题目. 1. 动态 DP(DDP)算法简介动态动态规划. 以 P4719 为例讲一讲 ddp: 1.1. 树剖解法如果没有修改操作,那么可以设计出 DP 方案 \(f_{i,0/1}\) 分别表示不选(\(0\))/ 选(\(1\))点 \(i\) 的最大权值,那么有 \(f_{i,0}=\sum_{x\in S_i}\max(f_{x,0},f_{x,1}),f_{i,1}=v_i+\sum_{x\in S_i}f_{i,0}\). 如果加上修改操作,那…

RF实现多次失败重跑结果合并的基础方法和优化方法

实现思路:通过分次执行失败案例重跑,然后通过结果文件合并命令实现多次失败重跑结果文件的合并,并输出合并后的log和report文件: 说明:具体失败案例重跑命令和结果文件合并命令请参考本博客其他相关章节内容: 接下来分别说明基础方法和优化方法的实现: 基础方法:分别执行相应的命令完成例子: 第一次跑:pybot -d D:\testproject\project2\testoutput\ D:\testproject\project2\套件层2.txt 一次失败重跑:pybot -R D:\t…

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（10）-----神经网络几种优化方法

神经网络的优化方法: 1.学习率的设置(指数衰减) 2.过拟合问题(Dropout) 3.滑动平均模型(参数更新,使模型在测试数据上更鲁棒) 4.批标准化(解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散,爆炸等) 一.学习率的设置----指数衰减方法通过指数衰减的方法设置GD的学习率.该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解,又可保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近局部最优. 学习率不能过大,可能让参数在极值两侧波动,不能过小,训练时间会过长. TensorFlow提供的方法:tf.…

HBase性能优化方法总结（三）：读表操作

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第三部分内容:读表操作相关的优化方法. 3. 读表操作 3.1 多HTable并发读创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();static final String table_lo…

Deep Learning基础--参数优化方法

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup) -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics) - 跟踪学习过程 (Babysitting th…

HBase性能优化方法总结（三）：读表操作（转）

转自:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section3.html 本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第三部分内容:读表操作相关的优化方法. 3. 读表操作 3.1 多HTable并发读创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,一…

26种提高ASP.NET网站访问性能的优化方法 .

1. 数据库访问性能优化数据库的连接和关闭访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求. 连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完…

CSS两列及三列自适应布局方法整理

布局自适应两列三列在传统方法的基础上加入了Flex布局并阐述各方法的优缺点,希望对大家有所帮助.先上目录: 两列布局:左侧定宽,右侧自适应方法一:利用float和负外边距方法二:利用外边距方法三:利用position 方法四:利用flex布局三列布局:左右定宽,中间自适应. 方法一:使用负外边距方法二:使用绝对定位方法三:使用flex布局两列布局:左侧定宽,右侧自适应方法一:利用float和负外边距 <!DOCTYPE html><html lang="…

TensorFlow基础

TensorFlow基础 SkySeraph 2017 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview TensorFlow 最初由Google Brain团队开发, Google 2015年11月9日发布的开源的AI系统(Apache 2.0),前任(身)为DistBelief, 2017年2月11日发布1.0.0版,同时支持Linux.macOS和Windows以及移动平台,包括Andr…

05基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow基础知识

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World…

.NET 性能优化方法总结==转

.NET 性能优化方法总结目录目录 1. C#语言方面... 4 1.1 垃圾回收... 4 1.1.1 避免不必要的对象创建... 4 1.1.2 不要使用空析构函数 ★... 4 1.1.3 实现 IDisposable 接口... 4 1.2 String 操作... 5 1.2.1 使用 StringBuilder 做字符串连接... 5 1.2.2 避免不必要的调用 ToUpper 或 ToLower 方法... 5 1.2.3 最快的空串比较方法... 6 1.3 多线程...…

(转载)MYSQL千万级数据量的优化方法积累

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的…

TensorFlow应用实战 | TensorFlow基础知识

挺长的~超出估计值了~预计阅读时间20分钟. 从helloworld开始 mkdir 1.helloworld cd 1.helloworldvim helloworld.py 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 设置了gpu加速提示信息太多了,设置日志等级屏蔽一些 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 创建一个常量 Oper…

SQLite优化方法

1.建表优化 SQLite的数据库本质文件读写操作,频繁操作打开和关闭是很耗时和浪费资源的: 优化方法事务机制: 这里要注意一点:事务的开启是要锁定DB的,其他对DB的写入操作都是无法成功的. db.beginTransaction(); //手动设置开始事务 try { //这里写你数据操作 db.setTransactionSuccessful(); //设置事务处理成功,不设置会自动回滚不提交 } catch (Exception e) { } finaly { db.endTransac…

积神经网络(CNN)的参数优化方法

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络…

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君阅读数 455更多分类专栏: 算法深度学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录优化方法概述 1.整体…

Unity Procedural Level Generator 基础总结与功能优化

Procedural Level Generator是在Unity应用商店中发布的一款免费的轻量级关卡生成器: 可以直接搜索关键字在应用商店中查找并下载. 和我之前生成关卡的想法不同,这个插件生成地图的方式类似于拼积木,它将每一个地图分为一个一个的部分,无论是房间还是通道,都叫做Section,只是用不同的标签来规定和约束这些部分,并逐一的将这些部分在空间中连接起来,每一个部分需要自己手动定义它的预制体,形状,碰撞盒子以及出口列表,通过出口列表来判断下一个部分的连接位置和方向,用碰撞盒子的Bou…

TensorFlow基础剖析

TensorFlow基础剖析一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库.它使用节点表示抽象的数学计算,并使用 OP 表达计算的逻辑:而边表示节点间传递的数据流, 并使用 Tensor 表达数据的表示.数据流图是一种有向无环图 (DAG),当图中的 OP 按照特定的拓扑排序依次被执行时,Tensor 在图中流动形成数据流,TensorFlow 因此而得名. 在分布式运行时,数据流图的被分裂为多个子图,并被有效地部署到集群中的…

python学习笔记（基础三：if else流程判断、while循环、for循环）

if else流程判断 getpass在pycharm中无法使用,在命令行窗口中进入python环境可以使用. import getpassusername = input("username:") password = getpass.getpass("password:") print(username,password) python中缩进错误: 为什么python中强制缩进,因为python中不需要定义结束符.省去了结束符,子代码强制缩进让结构变得更清晰.…

Python全栈开发【基础三】

Python全栈开发[基础三] 本节内容: 函数(全局与局部变量) 递归内置函数函数一.定义和使用函数最重要的是减少代码的重用性和增强代码可读性 def 函数名(参数): ... 函数体 ... 返回值函数的定义主要有如下要点: def:表示函数的关键字函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数函数体:函数中进行一系列的逻辑计算参数:为函数体提供数据返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据. 总结使用函数的好处: 1.减少代码重用 2.保持一致性,易维护 3.可扩展性…

Android中ListView的几种常见的优化方法

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi…

Bootstrap <基础三十二>模态框（Modal）插件

模态框(Modal)是覆盖在父窗体上的子窗体.通常,目的是显示来自一个单独的源的内容,可以在不离开父窗体的情况下有一些互动.子窗体可提供信息.交互等. 如果您想要单独引用该插件的功能,那么您需要引用 modal.js.或者,正如 Bootstrap 插件概览一章中所提到,您可以引用 bootstrap.js 或压缩版的 bootstrap.min.js. 用法您可以切换模态框(Modal)插件的隐藏内容: 通过 data 属性:在控制器元素(比如按钮或者链接)上设置属性 data-toggl…

Bootstrap <基础三十一>插件概览

在前面布局组件中所讨论到的组件仅仅是个开始.Bootstrap 自带 12 种 jQuery 插件,扩展了功能,可以给站点添加更多的互动.即使不是一名高级的 JavaScript 开发人员,也可以着手学习 Bootstrap 的 JavaScript 插件.利用 Bootstrap 数据 API(Bootstrap Data API),大部分的插件可以在不编写任何代码的情况被触发. 站点引用 Bootstrap 插件的方式有两种: 单独引用:使用 Bootstrap 的个别的 *.js 文件.一…

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov&qu…

Linux 下网络性能优化方法简析

概述对于网络的行为,可以简单划分为 3 条路径:1) 发送路径,2) 转发路径,3) 接收路径,而网络性能的优化则可基于这 3 条路径来考虑.由于数据包的转发一般是具备路由功能的设备所关注,在本文中没有叙述,读者如果有兴趣,可以自行学习(在 Linux 内核中,分别使用了基于哈希的路由查找和基于动态 Trie 的路由查找算法).本文集中于发送路径和接收路径上的优化方法分析,其中的 NAPI 本质上是接收路径上的优化,但因为它在 Linux 的内核出现时间较早,而它也是后续出现的各种优化方法的基…

ASP.NET26个性能优化方法

1.数据库访问性能优化 (1)数据库的连接和关闭访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用…

ASP.NET26 个常用性能优化方法

数据库访问性能优化数据库的连接和关闭访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上…

HBase性能优化方法总结(转)

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H…

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