目的是在交互式环境下(如jupyter),手动设定当前会话为默认会话,从而省去每次都要显示地说明sess的繁琐,如:Tensor.ecal(session=sess)或sess.Operation.run() 只需要写成Tensor.ecal()或Operation.run() >>> import tensorflow as tf >>> sess = tf.InteractiveSession() can't determine number of CPU core…

1:Configuration :配置管理类对象 1.1:config.configure(): 加载主配置文件的方法(hibernate.cfg.xml) ,默认加载src/hibernate.cfg.xml 1.2:config.configure(“cn/config/hibernate.cfg.xml”); 加载指定路径下指定名称的主配置文件 1.3:config.buildSessionFactory();  创建session的工厂对象 2: SessionFactory :sess…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

会话模式一: 需要明确调用会话生成函数和关闭函数 # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 使用创建好的会话进行运算 sess.run("要运算的对象") # 关闭会话使本次运行使用的资源得以释放 sess.close() 会话模式二: 创建一个会话,并通过python上下文管理器管理会话 with tf.Session() as sess: sess.run(...) # 括号里是要运行的对象 # 计算结束后会自动关闭会话(仅能在with内部使用) 通过会话获取张…

<?php header('content-type:text/html;charset=utf-8');/** * 完成cookie的设置.删除.更新.读取 */class Cookie{    private static $instance=null;    private  $expire=0;//过期时间 单位为s 默认是会话 关闭浏览器就不在存在    private $path='';//路径 默认在本目录及子目录下有效 /表示根目录下有效    private $domain='…

  最近公司换了yaf框架,突然对用c实现php拓展感兴趣了,如果一个功能已经很稳定很成熟而且用的地方很多,那么我们就可以尝试用拓展实现(不一定每种情况都可以写成拓展),写成拓展后就不用每次用都包含一下,工具类直接随php启动加载进内存里. 我这次是把用户会话加密类写成了php的拓展,用户类是基于des加密的,主要实现了, isLogin //判断是否登录 setLogin //就是种个加密的cookie getUid getUsername 我给这个项目起名slime(史莱姆),勇者斗恶龙里的…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

整体介绍 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. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

一.计算模型----计算图 1.1 计算图的概念:TensorFlow就是通过图的形式绘制出张量节点的计算过程,例如下图执行了一个a+b的操作. 1.2 计算图的使用 TensorFlow程序一般分为两个阶段.第一个阶段定义计算图中的所有计算,第二个阶段执行计算(执行会话). 阶段一 >>> import tensorflow as tf >>> a = tf.constant([1,2],name = 'a') >>> b = tf.constant…

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习…

TensorFlow的名字中已经说明了它最重要的两个概念——Tensor和Flow.Tensor就是张量,张量这个概念在数学或者物理学中可以有不同的解释,但是这里我们不强调它本身的含义.在TensorFlow中,张量可以被简单地理解为多维数组,Flow翻译成中文就是“流”,它直观的表述计算的编程系统.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 张量的概念 在TensorFlow程序中,所有的数据都通过张量的形式来表示.从功能的角度上看,张量…

一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算.与后端的这个连接叫做session.一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后在session中启动它. 这里,我们使用更加方便的InteractiveSession类.通过它,你可以更加灵活地构建你的代码.它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的.这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython.如果你没有使用InteractiveSession…

目录 Tensorflow队列 同步执行队列 队列管理器 异步执行队列 线程协调器 在使用TensorFlow进行异步计算时,队列是一种强大的机制. 为了感受一下队列,让我们来看一个简单的例子.我们先创建一个"先入先出"的队列(FIFOQueue),并将其内部所有元素初始化为某些值.然后,我们构建一个TensorFlow图,它从队列前端取走一个元素,加上1之后,放回队列的后端.慢慢地,队列的元素的值就会增加. TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现:tf.Coordinat…

转自:http://oicwx.com/detail/1161517 选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick.吴攀.李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍.这两部分谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义,机器之心将继续关注本系列文章的后续更新. 第一部分 引言…

随机.mini-batch.batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点.这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent).我们也可以在每个 epoch 送入一堆数据点,这被称为 mini-batch 梯度下降,或者甚至在一个 epoch 一次性送入所有的数据点,这被称为 batch 梯度下降. 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1004866 TensorFlow基本使用 TensorFl…

摘要: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译. 以下为译文:   在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 让我们设想一下,当我们用Python写代码时,没有那些方便的类库会是怎样一种窘境.…

TensorFlow的Session对象是支持多线程的,可以在同一个会话(Session)中创建多个线程,并行执行.在Session中的所有线程都必须能被同步终止,异常必须能被正确捕获并报告,会话终止的时候, 队列必须能被正确地关闭.TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理:tf.Coordinator和 tf.QueueRunner,这两个类往往一起使用. Coordinator类用来管理在Session中的多个线程,可以用来同时停止多个工作线程并且向那个在等待所有…

下文会出现的一些知识点:TensorFlow的计算模型.数据模型.运行模型,TensorFlow的工作原理. 两个重要概念——Tensor和Flow: Tensor是张量,在TensorFlow中可以简单理解为多维数组. Flow是流,表示张量之间通过计算相互转化的过程. TensorFlow 计算模型——计算图: TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边是计算之间的依赖关系. TensorFlow程序一般可分为两个阶段.一,…

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…

前置准备 在阅读本文之前,请确定你已经了解神经网络的基本结构以及前向传播.后向传播的基本原理,如果尚未了解,可以查看下文. 深度学习之神经网络 什么是TensorFlow? TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析…

TensorFlow读取二进制文件数据到队列 2016-11-03 09:30:00      0个评论    来源:diligent_321的博客   收藏   我要投稿 TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练.Tensorflow支持很多种样例输入的方式.最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据.第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式.这种方式不仅节省了代码量,避免了进行dat…

目录: 一.TensorFlow的系统架构 二.TensorFlow的设计理念 三.TensorFlow的运行流程 四.TensorFlow的编程模型:边.节点.图.设备.变量.变量初始化.内核 五.常用的API:图.操作.张量.变量作用域[variable_scope].占位符placeholder 一.TensorFlow的系统架构: 二.设计理念: (1)将图的定义和运行完全分开.TensorFlow采用符号式编程. 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各…

1.tf.constant tf.constant用来定义一个常量,所谓常量,广义上讲就是“不变化的量”.我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的: tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False ) 其中包括5个输入值: value(必填):常量的值,可以是一个数,也可以是一个向量或矩阵. dtype(非):用来指定数据类型,例如tf.float32类型或tf.float6…

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,…

目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =…

TensorFlow 是谷歌开发的机器学习框架. 安装 TensorFlow 直接使用 pip 安装即可,添加豆瓣镜像可以加快速度: pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple 如果有 GPU 可以充分利用,安装: pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple 目前我使用的 TensorFlow 版本是  tensorflow== ,目前 Tensor…