import tensorflow as tf w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() sess.run(w1.in…

Tomcat 7在我们日常开发.测试.生产环境都会使用到,但对于大部分开发人员来说,对其性能还是没有多大了解.本文就对它做一次性能测试,对比优化前后的性能区别. 一.运行环境 CPU: Intel(R) Pentium(R) P6200@2.13GHz  : 内存:4G,装的是32位win7,只认出3G,没有花时间去整ramdisk之类的东西: 操作系统:win7 32位: JDK:1.7.0_55 Tomcat:7.0.53 大家不要笑,公司电脑,就给配这样的,慢的要死,悲剧! 下面所有测试都…

TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:张量的维数 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算 会话(Session):执行计算图中的结点运算 神经网络的参数:即计算图中的权重,也可以说是神经元(后面会提到)线上的权重,用变量表示,一般会随机生成这些参数.生成参数的方法是让 w(神经元上的线)…

我们构想有一个神经网络,输入为两个input,中间有一个hidden layer,这个hiddenlayer当中有三个神经元,最后有一个output. 图例如下: 在实现这个神经网络的前向传播之前,我们先补充一下重要的知识. 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重,一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上,这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法: import tensorflow as tf #一般情况下神经网络上的参数是w的数列,当然我们…

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架.前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现.目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子. 代码放在了GitHub上,取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P…

tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程.                                       图中的constant是个常量 计算图只描述过程,不执行. (2)tf中的会话 那么怎么计算呢? tensorflow有个会话是专门用来计算的 import tensorflow as tf x=tf.constant([[1.0,2.0]]) w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) y=tf.matmul(x,w…

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 废弃类 2.1 Variable 2.2 Function 0x03 Tensor 3.1 定义 in python 3.2 查找定义 3.2.1 Tensor 3.2.2 _TensorBase 3.3 转换 3.3.1 Python 导入 3.3.2 C++ 导出 & 初始化 3.3.2.1 共享库…

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl 2.1 转嫁 2.2 定义 0x03 自动求导相关类 3.1 AutogradMeta 3.2 DifferentiableViewMeta 3.3 AutogradContext 3.4 Auto Function 0x04 Node 4.1 定义 4.2 重要成员变量 4.2.…