在tensorflow中,eval和run都是获取当前结点的值的一种方式. 在使用eval时,若有一个 t 是Tensor对象,调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效: float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32) t = float_tensor * float_tensor sess = tf.Session() with sess.as_default(): print(t.e…

RUN 指令:用于指定 docker build 过程中要运行的命令. 语法格式: RUN <command> 或 RUN ["<executeable>","<param1>","param2",...] RUN ["/bin/bash","-c","<executeable>","param1","para…

feval函数有两种调用形式1.[y1, y2, ...] = feval(fhandle, x1, ..., xn)2.[y1, y2, ...] = feval(fname, x1, ..., xn)形式1中fhandle为函数的句柄,形式2中fname为函数名,“x1, ..., xn”为对应函数的参数,“y1, y2, ...”为函数的返回值如要计算sin(2),当然可以直接用命令y=sin(2);利用feval,可以这么做:1) 句柄形式如下:>> h=@sin;>> y…

>>> import json >>> s = '{"one":1,"two":2}' >>> json.loads(s) {u'two': 2, u'one': 1} >>> eval(s) {'two': 2, 'one': 1} json.loads与eval都能将s转成python中的对象,json.loads将json中的字符串转成unicode(types.UnicodeType),…

原文链接:https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/83344048 区别如下: tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) 正太分布随机数,均值mean,标准差stddev tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=N…

docker run 后面指定的是一个镜像 而docker start指定的是一个容器 docker run是利用镜像生成容器,并启动容器,而docker start是启动一个之前生成过的容器…

http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different functions is a convenience, as they produce the same result. The difference is simple: For sparse_softmax_…

1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁,在搭建神经网络(一)中,经历了数据集准备.前向传播过程设计.损失函数及反向传播过程设计等三个过程,形成计算网络,再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数.这样可以使得代码变得更加简洁,可以集中处理多个图和会话,明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法. 总而言之,我们先规划好计算图,再编写代码,之后调用tf.Session.run().简洁高效. 在实际代码中,一般写成下种形…

http://bbs.csdn.net/topics/350206340 Thread类中run()和start()方法的区别如下:run()方法:在本线程内调用该Runnable对象的run()方法,可以重复多次调用:start()方法:启动一个线程,调用该Runnable对象的run()方法,不能多次启动一个线程: package com.ljq.test; public class ThreadTest { /** * 观察直接调用run()和用start()启动一个线程的差别 * * @…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…