二、Tensorflow的作用域和图】的更多相关文章

作用域主要用来不用重复定义变量,另外就是用与画图 import tensorflow as tf ''' 可视化 tf.summary.scalar 添加一个标量 tf.summary.audio 添加一个音频变量 tf.summary.image 添加一个图片变量 tf.summary.histogram 添加一个直方图变量 tf.summary.test 添加一个字符串类型的变量 ''' ''' 后台执行命令 tensorboard --logdir ~/PycharmProjects/te…
篇一:WinForm开发总体概述与技术实现 篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出 篇三:Access远程连接数据库和窗体打包部署 [小记]:最近基于WinForm+Access数据库完成一个法律咨询管理系统.本系统要求类似网页后台管理效果,并且基于局域网内,完成多客户端操作同一数据库,根据权限不同分别执行不同功能模块.核心模块为级联统计类型管理.数据库咨询数据扇形统计.树的操作.咨询数据的管理.手写分页.Excel数据的导出.多用户操作服务器数据等.并支持多用户同时操作,远程连…
原文:从头开始学JavaScript (二)--变量及其作用域 一.变量 ECMAscript变量是松散型变量,所谓松散型变量,就是变量名称可以保存任何类型的数据,每个变量仅仅是一个用于保存值的占位符. 定义:var firstDemo; 二.变量的作用域 2.1基本概念 使用var 定义变量:定义该变量的作用域的局部变量,这种定义变量的方法也被成为显式声明. 这么说不理解的话可以看看下面这个简单粗暴的例子: test();function test(){var firstDemo="hello…
Python进阶(二)----函数参数,作用域 一丶形参角度:*args,动态位置传参,**kwargs,动态关键字传参 *args: ​ 动态位置参数. 在函数定义时, * 将实参角度的位置参数聚合在一起 ​ 解决实参传递多个位置参数,用*args全部接收,得到元组类型的数据 #定义一个 动态位置参数 def eat(*args): print(args) # 得到元组数据 print(f'{args}') eat('a','b','c') # 动态位置参数的应用,从实参传来多个位置参数,求和…
变量 存储一些临时值的作用或者长久存储.在Tensorflow中当训练模型时,用变量来存储和更新参数.变量包含张量(Tensor)存放于内存的缓存区.建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘.值可在之后模型训练和分析是被加载. Variable类 tf.global_variables_initializer().run() 要点 1.转换静态形状的时候,1-D到1-D,2-D到2-D,不能跨阶数改变形状 2. 对于已经固定或者设置静态形状的张量/变量,不能再次设置静态形状…
一.简述 栈与队列,DFS与BFS.仅以连接表为例实现. 二.头文件 BFS要用到的头文件 //3_4_part1.h /** author:zhaoyu email:zhaoyu1995.com@gmail.com date:2016-6-9 2016-6-25修改版,针对第七章 note:realize my textbook <<数据结构(C语言版)>> */ //Page 64 #include <cstdio> #include "head.h&qu…
Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧.以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程. 在tensorflow这个框架里,可以讲是若数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是一个tensor, 一个或者几个tensor经过一个op(operation)之后,产生新的tensor.首先将所有tensor和op都定义好,然后把这套tensor和op的组合放到默认的图里,用会话…
原文:你不知道的js系列 词法作用域(Lexical Scope) Lex time 一个标准的编译器的第一个阶段就是分词(token化) 词法作用域就是在词法分析时定义的作用域.换句话说,词法作用域是你在写代码的时候,变量和代码块的位置决定的,因此在词法分析时也是固定不变的了. 注:有一些方法可以欺骗词法作用域,从而在词法分析结束之后,修改词法作用域.但好的实践是避免使用这些方法,让词法作用域只经过词法分析,也就是说完全保持编写时的作用域. 下面这段示例代码有三个嵌套作用域, 圈 1 包含了全…
一.引言 在了解GraphX之前,需要先了解关于通用的分布式图计算框架的两个常见问题:图存储模式和图计算模式. 二.图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式.2013年,GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割,在性能上取得重大提升,目前基本上被业界广泛接受并使用. 2.1 边分割(Edge-Cut) 每个顶点都存储一次,但有的边会被打断分到两台机器上.这样做的好处是节省存储空间:坏处是对图进行基于边的计算时,对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说,要跨机器通信传…
tf.Session(),tf.InteractivesSession(),tf.train.Supervisor().managed_session()  用法的区别: tf.Session() 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],…