最近项目,需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作,用来加速tensorflow的处理效果:下面对创建过程中,遇到的问题和资源进行简要记录,进行备忘: OP 创建 参考链接: https://www.tensorflow.org/guide/create_op (官方教程) Tensorflow上手3: 实现自己的Op https://github.com/tensorflow/custom-op (官方模板,看完上面的教程,使用该模板就可以很方便得在docker 容器中进行尝试构建…
SYNOPSIS CREATE [ [ GLOBAL | LOCAL ] { TEMPORARY | TEMP } ] TABLE table_name [ (column_name [, ...] ) ] AS query DESCRIPTION 描述 CREATE TABLE AS 创建一个表并且用来自 SELECT 命令计算出来的数据填充该表. 该表的字段和 SELECT 输出字段的名字及类型相关. (只不过你可以通过明确地给出一个字段名字列表来覆盖 SELECT 的字段名). CREAT…
由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso…
基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…
tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述.如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄. # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([1.0,2.0])…
一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 遇到的问题(Problems) 实现代码(SQL Codes) 方法一:拼接SQL: 方法二:调用模板存储过程创建存储过程: 总结 扩展阅读 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库服务器上,同一个实例下面挂载着许多相同结构的数据库,他们为不同公司提供着服务,在许多时候我需要同时创建.修改.删除一些对象,存储过程就是其中一个,但是想要批量创建存储,这有些特…
问:用Acmap在PostgreSQL中创建要素类需要执行"create enterprise geodatabase"吗? 关于这个问题,是在为新员工做postgresql培训后触发的.我要求他们使用arcmap在postgresql中创建要素类,他们大多数解题思路走错了.思路错了这其实不要紧,要紧的是,我发现他们好多人是在咨询了有经验的同事后选择了错误的解题思路,我比较在意的是有经验的同事对postgis认识的不足.新员工们大多被告知:"你需要执行create enter…
TensorFlow 模型保存与恢复 一个快速完整的教程,以保存和恢复Tensorflow模型. 在本教程中,我将会解释: TensorFlow模型是什么样的? 如何保存TensorFlow模型? 如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型? 如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改? 这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解.如果不了解的话请查阅相关资料. 1. 什么是TensorFlow模型? 训练了一个神经网络之后,我们希望保存它以便将来使用.那么什么是TensorFlow模型?…
------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark -------------------------------------…
发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这…