import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型. import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.incepti…
import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 FC_SIZE = 512 def inference(input_tensor, train, regularizer): with tf.variable_s…
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9…
import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], init…
!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection…
!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…
import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,…
from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据,参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')) #参数3表示,上层传下来的数据中,从每3个数值中抽取最大值 model.add(layers.MaxPooling1D(3)) #添加一个有记忆性的GRU层,其原理与LSTM相同,运行速…
from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时,用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax')) #对于输出多个分类结果,最好的损失函数是categorical_crosse…
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式. from pylab import * size = 128,16 dpi = 72.0 figsize= size[0]/float(dpi),size[1]/float(dpi) fig = figure(figsize=figsize, dpi=dpi) fig.patch.set_alpha(0) axes([0,0,1,1], frameon=Fal…
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(bottom=0.025, left=0.025, top = 0.975, right=0.975) plt.subplot(2,1,1) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,3,4) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subp…
要想在没有安装 Python 集成环境的电脑上运行开发的 Python 程序,必须把 Python 文件打包成 .exe 格式的可执行 文件. Python 的打包工作 PyInstaller 提供了两种把 .py 文件包 成 .exe 文件的方式: 第一种方式是把由 .py 文件打包而成的 .exe 文件及相 关文件放在一个目录中 . 这种方式是默认方式,称为 onedir 方式. 第二种方式是加上-F 参数后把制作出的 .exe 打包成一 个独立的 .exe 格式的可执行文件 , 称为 on…
在多个文本文件中查找 我们首先来学习文本文件的查找字符 . 我们通过 os.walk 扩大查找范围, 查找指定目录和子目录下的文件. 应用程序总览 读取 当 前目录及子目录下的所有 PY 和 txt 文本文件,搜索这些文件中是否包含 指定的字符“ shutil ”. 应用程序内容 import os cur_path=os.path.dirname(__file__) # 取得当前路径 sample_tree=os.walk(cur_path) keyword="shutil" for…
Fire base 是专为移动开发提供的后端服务平台, Firebase 数据库与传统数据库不同,它不是用数据表来存储数据, 而是用 Key . Value 的字典型结构来存储数据,所以它不仅 是轻量级的,在结构上非常具有弹性,而且可能做到实时 响应 . Python 可以通过 python-直rebase 包来操作 Firebase 数 据库,从而能够开发出实用的应用程序 . 通过在 Python 中使用 python-firebase 包,才巴英 文单词的数据存储在 Firebase 实时数…
用 Python 进行数据分析处理,其中最炫酷的就属 Pa ndas 套件了 . 比如,如果我 们通过 Requests 及 Beautifulsoup 来抓取网页中的表格数据 , 需要进行较复 杂的搜寻才能抓取 , 但通过 Pandas 不但可以自动读取网页中的表格数据,还能对数 据进行修改.排序等处理,以及给制统计图表 . Pandas 主要的数据类型有两种: Series 是一维数据结构, 其用法与列表类 似: DataFrame 是 二维数据结 构, 表格 即为 DataFrame 的典…
一般情况下,我们都是用手工操作的方式来对浏览器进行各种操作 . 实际上, 只要我们安装一个自动化操作组件, Python 就可以让我们的很多操作实现自动化 . Selenium 组件 在开发网页时,用户接口的测试向来是一件相当不容易的事情,如果用手动方 式进行测试的各种操作,不仅效率低而且容易出错 . Selenium 的出现就是为了解决 这个问题,它可以通过指令实现对网页操作的自动化,从而完成自动测试的功能. 除此之外, Selenium 还可以将许多其他的网页操作实现自动化,井能在指定时间自…
MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一,使用的数据类型 BSON(类似 JSON). PyMongo Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动,这里我们使用 PyMongo 驱动来连接. pip 安装 pip 是一个通用的 Python 包管理工具,提供了对 Python 包的查找.下载.安装.卸载的功能. 安装 pymongo: $ python3 -m pip3 install pymongo 也可以指定安装的版本: $ python3 -m pip3…
本章节我们为大家介绍使用 mysql-connector 来连接使用 MySQL, mysql-connector 是 MySQL 官方提供的驱动器. 我们可以使用 pip 命令来安装 mysql-connector: python -m pip install mysql-connector 使用以下代码测试 mysql-connector 是否安装成功: demo_mysql_test.py: import mysql.connector 执行以上代码,如果没有产生错误,表明安装成功. 注意…
什么是CGI CGI 目前由NCSA维护,NCSA定义CGI如下: CGI(Common Gateway Interface),通用网关接口,它是一段程序,运行在服务器上如:HTTP服务器,提供同客户端HTML页面的接口. 网页浏览 为了更好的了解CGI是如何工作的,我们可以从在网页上点击一个链接或URL的流程: 1.使用你的浏览器访问URL并连接到HTTP web 服务器. 2.Web服务器接收到请求信息后会解析URL,并查找访问的文件在服务器上是否存在,如果存在返回文件的内容,否则返回错误信…
Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式. re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能. compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象.该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换. re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数. re.match函数 re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回n…
输出格式美化 Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数. 第三种方式是使用文件对象的 write() 方法,标准输出文件可以用 sys.stdout 引用. 如果你希望输出的形式更加多样,可以使用 str.format() 函数来格式化输出值. 如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用 repr() 或 str() 函数来实现. str(): 函数返回一个用户易读的表达形式. repr(): 产生一个解释器易读的表达形式. >>> s = 'Hello, Run…
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间. 这篇文档介绍了BeautifulSoup4中所有主要特性,并且有小例子.让我来向你展示它适合做什么,如何工作,怎样使用,如何达到你想要的效果,和处理异常情况. 快速开始 下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的…
动画是游戏开发中不可或缺的要素,游戏中的角色只有动起来才会拥有“生命”, 但动画处理也是最让游戏开发者头痛的部分.Pygame 包通过不断重新绘制绘图窗口,短短几行代码就可以让图片动起来! 动画处理程序的基本架构 import pygame pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((640, 320)) pygame.display.set_caption("动画基本架构") background = pygame.Surface(…
游戏开发在软件开发领域占据了非常重要的位直.游 戏开发需要用到的技术相当广泛,除了多媒体.图片.动 画的处理外,程序设计更是游戏开发的核心内容. Py game 是为了让 Python 能够进行游戏开发而发展出 来的包,通过它, Python 可以实现对音效.音乐.图片. 动画的控制,可以说这是一个功能强大而完整的包. Pygame 是专门为游戏开发而推出的 Python 包,它是从 Simple Directmedia Layer CS DL) 延伸而来的. SDL 与 DirectX 类似,…
除了对图片. Word 等普通格式的文件进行处理外, Python 还有强大的多媒体文件操作能力,如对音频.视频 文件的操作 . 如果要播放音乐,我们可以用 pygame 包中的 mixer 对 象. mixer 对象中可以用 Sound 和 music 对象进行音乐播放. Sound 对象适合播放较短的音乐,如 OGG 和 WAV 格式的 音频文件:而 music 对象除了可播放 OGG 和 WAV 音频文 件外,还可以播放 MP3 文件,并进行相关的控制 . 关于音乐与音乐的播放 pygam…
Python 在文件处理方面表现突出,关于文件的处理 也是很多人经常用到的功能. 对 Python 的文件处理的技巧进行综合应用,比如把大量文件 的复制.按指定的文件名进行保存.找出重复的照片.将 所有的图片更改为相同大小等. 除此之外,用户还可以利用 Python 程序来实现文件的 查找功能. 文件管理应用 包括大量文件的 复制.! 根据指定的名称保存文件.找出 重复照片.将所有的图片更改为相同的大小 . 在日常生活中,我们也许还有过这样的体会:经常忘记以前创建的文件的保存 位置,这也可以利用…