转载来自: http://www.studyai.com/article/33e22cef42274e8a…
学习参考周莫烦的视频. Variable:主要是用于训练变量之类的.比如我们经常使用的网络权重,偏置. 值得注意的是Variable在声明是必须赋予初始值.在训练过程中该值很可能会进行不断的加减操作变化. placeholder:也是用于存储数据,但是主要用于feed_dict的配合,接收输入数据用于训练模型等.placeholder值在训练过程中会不断地被赋予新的值,用于批训练,基本上其值是不会轻易进行加减操作. placeholder在命名时是不会需要赋予值得,其被赋予值得时间实在feed_…
Oracle 变量 之 define variable declare 用法及区别 Table of Contents 1. 扯蛋 2. define和accept 3. variable 3.1. variable 特点 3.2. variable 与define配合使用 4. declare 1 扯蛋 Oracle 提供了几种不同的定义变量的方式: def(ine) ,var(iable), declare 分别适用于不同的环境. define sqlplus 环境(command窗口) 中…
以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…
Session会话控制 使用tensorflow创建两个矩阵,并使其相乘 matrix1=tf.constant([[3,3]]) matrix2=tf.constant([[2], [2]]) product=tf.matmul(matrix1,matrix2) print(product) 因为没有经过Session的run(),所以product并没有实际的值,可以想象成只是搭建好了一个框架 运行结果: Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype…
刷课过程中思考到Variable和Tensor之间的区别,尝试发现在如下代码中: a = tf.Variable(tf.ones(1)) b = tf.add(a,tf.ones(1)) 1 2 a是Variable,而b是Tensor.发现自己对Variable和Tensor之间的区分了解不多,所以搜索了一下,记录自己的思考,欢迎指教. Variable是可更改的(mutable),而Tensor是不可更改的.一个直接的例子就是Tensor不具有assign函数,而Variable含有. py…
本文结合<Effective Java>第六章前半部分关于枚举的介绍和自己的理解及实践,讲解了Java枚举的知识点.文章发布于专栏Effective Java,欢迎读者订阅. 前言  你代码中的flag和status,都应该用枚举来替代很多人都说,枚举在实际开发中很少用到,甚至就没用到.因为,他们的代码往往是这样子的: public class Constant { /* * 以下几个变量表示英雄的状态 */ public final static int STATUS_WALKING = 0…
1.tf.Variable() tf.Variable(initializer,name) 功能:tf.Variable()创建变量时,name属性值允许重复,检查到相同名字的变量时,由自动别名机制创建不同的变量. 参数: initializer:初始化参数: name:可自定义的变量名称 举例: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3],mean=0,stddev=1),name='v1') v2=t…
本文转载自http://camnpr.com/javascript/1693.html 首先,provider, value, constant, service, factory他们都是provider!(decorator小朋友先搬个小板凳坐在边上等会儿,现在还没轮到你出场哈~) 一.provider是干啥的? provider可以为应用提供通用的服务,形式可以是常量,也可以是对象.比如我们在controller里常用的$http就是AngularJS框架提供的provider- myApp…
1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价…
tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…
https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过…
来源:http://hellobug.github.io/blog/angularjs-providers/ 用AngularJS做项目,但凡用过什么service啊,factory啊,provider啊,开始的时候晕没晕?!晕没晕?!感觉干的事儿都差不多啊,到底用哪个啊?!别告诉我你们几个就是为了跟我炫耀兄弟多!! 好吧...也许是我的问题,脑仁儿确实不够大,反正我是晕的直挠墙~ 那到底什么时候该请他们谁出场啊? 经过挠墙之后挠官网文档挠google挠源码挠例子试验,终于让我把他们的区别给挠出…
用AngularJS做项目,但凡用过什么service啊,factory啊,provider啊,开始的时候晕没晕?!晕没晕?!感觉干的事儿都差不多啊,到底用哪个啊?!别告诉我你们几个就是为了跟我炫耀兄弟多!! 好吧...也许是我的问题,脑仁儿确实不够大,反正我是晕的直挠墙~ 那到底什么时候该请他们谁出场啊? 经过挠墙之后挠官网文档挠google挠源码挠例子试验,终于让我把他们的区别给挠出来了!(得意的笑--) 首先,provider, value, constant, service, fact…
小结: 1.指针的实际值为代表内存地址的16进制数: 2.不同指针的区别是他们指向的变量.常量的类型: https://www.tutorialspoint.com/cprogramming/c_pointers.htm #include <stdio.h>int main(){int var1;char var2[10]; printf("Address of var1 variable: %x\n", &var1);printf("Address of…
用AngularJS做项目,但凡用过什么service啊,factory啊,provider啊,开始的时候晕没晕?!晕没晕?!感觉干的事儿都差不多啊,到底用哪个啊?!别告诉我你们几个就是为了跟我炫耀兄弟多!! 好吧...也许是我的问题,脑仁儿确实不够大,反正我是晕的直挠墙~ 那到底什么时候该请他们谁出场啊? 经过挠墙之后挠官网文档挠google挠源码挠例子试验,终于让我把他们的区别给挠出来了!(得意的笑--) 首先,provider, value, constant, service, fact…
.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子,而tensor是鸡蛋,鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走(定义variable时一个参数就是tensor) Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数,表示是否需要对其求导,默认为False Variable这个篮子呢,自身有一些属性 比如grad,梯度varia…
As the error message states, the case expressions must be constant. The compiler builds this as a very fast look-up table at compile time and it can't do that if there is a possibility that the values could change as the program runs. If you do need…
数据类型 日期时间类型 DATE(日期) DATE 数据类型由年.月.日信息组成,表示一个日期值. DATA 类型的默认格式为‘YYYY-MM-DD’. YYYY 表示年, MM 表示月而 DD 表示日.时间值的范围从 0001-01-01 至 9999-12-31. 数据类型扩展 除了内置的SQL数据类型,在SQLScript里用户可以自定义一些表类型的数据类型 标准数据类型 SQLScript类型系统是基于SQL-92类型系统的,它支持以下基础数据类型: Numeric types: TIN…
介绍 关于AutoLayout的介绍可参考: 使用解读: https://segmentfault.com/a/1190000004386278 iOS 屏幕适配,autoResizing autoLayout和sizeClass图文详解 http://www.cnblogs.com/cxbblog/p/4166876.html AutoLayout使用注意点参考: https://github.com/smileyborg/UIView-AutoLayout/wiki/Tips-and-Tri…
本帖是前一贴的补充: 使用大数据,了解怎么处理数据不能一次全部加载到内存的情况.如果你内存充足,当我没说 训练好的模型的保存和使用 使用的模型没变,还是简单的feedforward神经网络(update:添加CNN模型) 如果你要运行本帖代码,推荐使用GPU版本或强大的VPS,我使用小笔记本差点等吐血 后续有关于中文的练习<TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人><TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词><TensorFlow练习18: 根据姓名…
完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备…
一.tf.Variables() import tensorflow as tf Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(Weights) tf.Variable()与tf.get_variable()区别 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突…
第三章:TensorFlow入门 TensorFlow存在计算模型,数据模型和运算模型(本文用TF代表TensorFlow) 3.1 计算模型-计算图 3.1.1 计算图的概念 TensorFlow这个词Tensor表示张量,可以简单的理解为多维数组,Flow直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过程. 如上图,TensorFlow中每个节点都是一个计算,而边代表了计算之间的依赖关系.a,b这两个常量不依赖任何其他计算,而add则依赖于两个常量的取值.所有TensorFlow的程序都可以用类似的…
最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验…
目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…
完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…
目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…
 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设…
还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…