---恢复内容开始--- import tensorflow as tf 1    tf.squeeze([1,2,3,4])  删除所有为1的维度   eg shape从(1,2,3,1)到(2,3) 2    tf.distributions.normal(loc=0.0,scale=1.0)     loc 是高斯分布的μ,scale是标准差σ,返回的是一个正态分布 用.sample(N) 从这个正态分布中选取N个数 用.prob(a)  求在这个正态分布中选择a的概率 3   tf.nn…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数…

摘要:本系列主要对tf的一些常用概念与方法进行描述.本文主要针对tensorflow的模型训练Training与测试Testing等相关函数进行讲解.为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之四. 1.序言 本文所讲的内容主要为以下列表中相关函数.函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作,在训练过程中,先实例化一个优化函数,比如 tf.train.GradientDescentOptimizer,并基于一定的学习率进行梯度优化训练: optimize…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

摘要:本系列主要对tf的一些常用概念与方法进行描述.本文主要针对tensorflow的数据IO.图的运行等相关函数进行讲解.为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之三. 1.序言 本文所讲的内容主要为以下相关函数: 操作组 操作 Data IO (Python functions) TFRecordWrite,rtf_record_iterator Running Graphs Session management,Error classes 2.tf函数 2.1 数据IO {Da…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.run(y, feed_dict=…

1.函数及参数:tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None) 卷积的原理可参考 A guide to convolution arithmetic for deep learning 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 input 是 tensor 是一个 4 维的 tensor,即 [ batch, in_height, i…

tf.random_normal 函数 random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从正态分布中输出随机值. 参数: shape:一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正…

项目中需要使用定时器,每次都使用构造器函数调用: timer = threading.Timer(timerFlag, upload_position) timer.start() 打印线程后发现,每次都会创建一个新的子线程,虽然活跃的线程只有一个,但是也是种资源浪费: print("threading active = {} \n \n".format(threading.enumerate())) #打印 threading active = [<_MainThread(Ma…