1.tf tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,inputSize])#类似于一个float32的声明 tf.reduce_mean()#求均值,可以是不同维度 tf.cast()# tf.argmax()#返回最大的那个数值所在的下标https://blog.csdn.net/qq575379110/article/details/70538051/ tf.truncated_normal([size_in, size_out], stddev=0.1)/…

tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操…

TensorFlow常用Python扩展包 TensorFlow 能够实现大部分神经网络的功能.但是,这还是不够的.对于预处理任务.序列化甚至绘图任务,还需要更多的 Python 包. 下面列出了一些常用的 Python 包: Numpy:这是用 Python 进行科学计算的基础包.它支持n维数组和矩阵的计算,还拥有大量的高级数学函数.这是 TensorFlow 所需的必要软件包,因此,使用 pip install tensorflow 时,如果尚未安装 Numpy,它将被自动安装. Matpl…

每个神经元都必须有激活函数.它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性.该函数取所有输入的加权和,进而生成一个输出信号.你可以把它看作输入和输出之间的转换.使用适当的激活函数,可以将输出值限定在一个定义的范围内. 如果 xi 是第 j 个输入,Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重,b 是神经元的偏置,神经元的输出(在生物学术语中,神经元的激活)由激活函数决定,并且在数学上表示如下:   这里,g 表示激活函数.激活函数的参数 ΣWjxj​+b 被称为神经元的活动. 这里对给定输…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

http://c.biancheng.net/view/1911.html 每个神经元都必须有激活函数.它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性.该函数取所有输入的加权和,进而生成一个输出信号.你可以把它看作输入和输出之间的转换.使用适当的激活函数,可以将输出值限定在一个定义的范围内. 如果 xi 是第 j 个输入,Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重,b 是神经元的偏置,神经元的输出(在生物学术语中,神经元的激活)由激活函数决定,并且在数学上表示如下:   这里,g 表示激…

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n…

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA…

1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example:  import tensorflow as tf x = tf.Variable([True,True,False,False]) y = tf.cast(x,dtype = tf.float32) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initialize…

主要是常用的hbase shell命令,包括表的创建与删除,表数据的增删查[hbase没有修改]:以及hbase的导出与导入. 参考教程:HBase教程 参考博客:hbase shell基础和常用命令详解 参考博客:hbase shell常用命令和filter 参考博客:hbase导入导出数据 1. hbase命令 1.1. 命令的登录与退出 1.1. 命令的登录与退出 [yun@mini03 ~]$ hbase shell # 登录hbase SLF4J: Class path contain…

TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等).比如,通过 tf.add_n(tf.get_collection('losses')) 获得总损失. 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys…

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1…

1.tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.…

import numpy as np import tensorflow as tf #build a graph print("build a graph") #生产变量tensor a=tf.constant([[1,2],[3,4]]) b=tf.constant([[1,1],[0,1]]) #获取tensor的数据类型和张量维度 print("a.dtype",a.dtype) print(a.get_shape()) print("type o…

显示数据库语句: SHOW DATABASES    只是显示数据库的名字 显示数据库创建语句: SHOW CREATE DATABASE db_name 数据库删除语句: DROP DATABASE  [IF EXISTS]  db_name 创建数据库 create database day15       -- 指定默认字符集创建数据库 -> default character set utf8 -> ; 查看数据库的默认字符集 show create database day15; 删…

首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回张量的形状.但是注意,tf.shape函数本身也是返回一个张量.而在tf中,张量是需要用sess.run(Tensor)来得到具体的值的. x=[[1,2,3],[4,5,6]] shape=tf.shape(x) with tf.Session() as sess: print (shape) p…

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A…

OS System:Ubuntu16.04 GPU Device:GTX1080Ti Softwares:CUDA8.0.Cudnn6.0.TensorFlow(1.4.0).Caffe2(1.0.0) 一.win10下安装Ubuntu16.04(双系统) 1.Linux分区方案 (Lagency+MBR) /boot 512M swap 16GB(本机物理内存为32GB) / 30GB or 35GB /home 余下的(越多越好) (UEFI+GPT) efi 512M swap 16GB(…

从二维数组中选一个矩形 import tensorflow as tf data = [[1,2,3,4,5,6,7,8],[11,12,13,14,15,16,17,18]] x = tf.strided_slice(data,[0,0],[2,4]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x)) numpy array转tensor import tensorflow as tf import numpy as np A = list([1, 2…

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 原文连接:https://cloud.tencent.com/dev…

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先…

初始化数据: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf a = tf.zeros([3, 4], tf.int32) # [[0 0 0 0] # [0 0 0 0] # [0 0 0 0]] b = tf.zeros_like(a) #按照a的结构 # [[0 0 0 0] # [0 0 0 0] # [0 0 0 0]] c = tf.ones_like(a) #按照a的结构 # [[1 1 1 1] # [1 1 1 1] # [1 1…

1,在安装了Node.js后使用其中自带的包管理工具npm.或者使用淘宝镜像cnpm(这里不做说明) 1-1,下载vue3.0脚手架(如果之前装vue-cli3x之前的版本,先卸载 npm uninstall vue-cli -g) npm install -g @vue/cli 1-2,下载sass npm install node-sass --save-dev npm install sass-loader --save-dev   1-3,使用vue命令创建my-project项目 vu…

处理器:I5-7500 显卡   :GTX1050Ti 系统   :Win10 1. 首先搭建Python环境. 官网https://www.python.org/downloads/下载Python3.7(目前最新的版本为3.7.4,暂时不用最新版本).下载安装完成后在环境变量中添加bin路径. cmd 运行 python 查看是否配置成功. C:\Users\admin>python Python (v3. , ::) [MSC v. bit (AMD64)] on win32 Type &qu…

一.背景 最近刚转了IDEA,感觉真是爽的一逼,太智能了,回不去Eclipse了,还有些淡淡的忧伤呢~在使用中很多的快捷键帮了开发的大忙,让我可以达到事半功倍的效果,下面就罗列出来,与大家共同分享. 二.快捷键列表 syso : 输出System.out.println(""); Alt + 1 : 切换窗口到项目结构 Alt + 3 : 切换窗口到搜索结果 Alt + 4 : 切换窗口到运行窗口 Alt + 5 : 切换窗口到调试窗口 Alt + S : 隐藏显示状态栏(Status…

一.WhitespaceAnalyzer 以空格作为切词标准,不对语汇单元进行其他规范化处理.很明显这个实用英文,单词之间用空格. 二.SimpleAnalyzer 以非字母符来分割文本信息,并将语汇单元统一为小写形式,并去掉数字类型的字符.很明显不适用于中文环境. 三.StopAnalyzer 停顿词分析器会去除一些常有a,the,an等等,也可以自定义禁用词,不适用于中文环境 四.StandardAnalyzer 标准分析器是Lucene内置的分析器,会将语汇单元转成小写形式,并去除停用词及…

1.查看.修改寄存器(r命令) ①-r ②-r  ax(要修改的寄存器) -:m(输入想要改成什么值) 2.查看内存单元(d命令) ①-d 查看128个内存单元内容. ②-d 段地址:偏移地址 查看指定地址128个内存单元的内容. ③-d 段地址:偏移地址1  偏移地址2 查看指定地址1 到 指定地址2 内存单元的内容. ④-d 段地址:偏移地址  Lm 查看指定地址 开始的m个长度的内存单元内容. 3.修改内存单元(e命令) ①-e   段地址:偏移地址  m n q r (修改的值之间用 …

1.模块.包和相关语法 使用模块好处: 最大的好处是大大提高了代码的可维护性.其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置的模块和来自第三方的模块. 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突.每个模块有独立的命名空间,因此相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中,所以,我们自己在编写模块时,不必考虑名字会与其他模块冲突. 可重用. 模块分为三种: 内置标准模块(又称标准库)执行help('modules'…

Angular 4.0 1. 指令:*ngFor 循环带索引的两种方法: <tr *ngFor="let item of listWorkingDetails index as i" >或<tr *ngFor="let item of listWorkingDetails; let i = index" > 参考自:https://blog.csdn.net/qq_36279445/article/details/79310519…