Softmax 函数/算法 https://www.zhihu.com/question/23765351 RELU 激活函数及其他相关的函数 http://blog.csdn.net/u013146742/article/details/51986575 http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.html…

上一节我们提到G和D由多层感知机定义.深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一.源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code .DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本.  TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神…

1.列表及元组操作 1.1 列表 Python内置的一种数据类型是列表:list.list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素. 定义列表: >>> namelist = ['cc','uu','tt','yy','nn'] 变量namelist就是一个list.用len()函数可以获得list元素的个数: >>> print(len(namelist)) 1.1.1 list取值 用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的: print(n…

首先看一下神经网络模型,一个比较简单的两层神经. 代码如下: # 定义参数 n_hidden_1 = 256 #第一层神经元 n_hidden_2 = 128 #第二层神经元 n_input = 784 #输入大小,28*28的一个灰度图,彩图没有什么意义 n_classes = 10 #结果是要得到一个几分类的任务 # 输入和输出 x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) y = tf.placeholder("float&q…

Hadoop High Availability HA(High Available), 高可用,是保证业务连续性的有效解决方案, 通常通过设置备用节点的方式实现; 一般分为执行业务的称为活动节点(Active),和作为活动节点的一个备份的备用节点(Standby), 当活动节点出现问题, 导致正在运行的业务不能正常运行时, 备用节点此时就会侦测到, 并立即接替活动节点来执行业务, 从而实现业务的不中断或短 暂中断. NameNode HA 在 Active NN 和 Standby NN 之间…

Python中的对象分为可变与不可变,有必要了解一下,这会影响到python对象的赋值与拷贝.而拷贝也有深浅之别. 不可变对象 简单说就是某个对象存放在内存中,这块内存中的值是不能改变的,变量指向这块内存,如果要改变变量的值,只能再开辟一块内存,放入新值,再让变量指向新开辟的内存. #定义三个变量 f=22 n=22 z=f print('f=%s,n=%s,z=%s' %(f,n,z)) print('f的地址:',id(f))#id用于获取变量内存地址 print('n的地址:',id(n)…

权限: 所谓的权限是,由用户启动的进程,或者由操作系统启动的进程,可以访问哪些文件,不可以访问哪些文件. 进程太多了,不可能为每个进程定义权限对吧,所以进程的权限来自于启动进程的用户. 用户有哪些权限,则由此用户启动的进程就有哪些权限. 操作系统启动后,会启动很多后台进程(daemon进程),这些进程有的是由管理员(root)身份启动的,有的是由一般用户身份启动的. 有一种需求:不想以root身份启动进程,若由root启动的进程被黑客劫持,则黑客就拥有了root权限. 有一种需求:不想以root…

目录 TensorFlow 高阶API Dataset(tf.data) Estimator(tf.estimator) FeatureColumns(tf.feature_column) tf.nn tf.layers tf.train tf.linalg checkpoint(模型保存与恢复) Tensorflow Serving 官方例子 half_plus_two的例子 创建自定义镜像 架构 Source Loader Manager Servable 部署服务 模型导出 API请求(p…

tf.nn.relu6(features,name=None) 计算校正线性6:min(max(features, 0), 6) 参数: features:一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同类型…

tf.nn.bias_add(value,bias,data_format=None,name=None) 参数: value:一个Tensor,类型为float,double,int64,int32,uint8,int16,int8,complex64,或complex128. bias:一个 1-D Tensor,其大小与value的最后一个维度匹配:必须和value是相同的类型,除非value是量化类型,在这种情况下可以使用不同的量化类型. data_format:一个字符串,支持'NHW…