TensorFlow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题.Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(-) 这样的提示.比如下面这个问题,我们想要修改张量特定位置上的某个数值,操作起来就相对麻烦一些.和array一样,张…

Google开发者大会:你不得不知的Tensorflow小技巧 同步滚动:开   Google Development Days China 2018近日在中国召开了.非常遗憾,小编因为不可抗性因素滞留在合肥,没办法去参加.但是小编的朋友有幸参加了会议,带来了关于tensorlfow的一手资料.这里跟随小编来关注tensorflow在生产环境下的最佳应用情况. Google Brain软件工程师冯亦菲为我们带来了题为“用Tensorflow高层API来进行模型原型设计.训练和生产投入”的精彩报告…

下面的例子演示了如何使用变量实现一个 简单的计数器(counter) # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 建立变量state,通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. # 例如, 你可以将一个神经网络的 权重作为某个变量存储在一个 tensor中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个tensor. state = tf.Variable(0, name="counter")…

feed就是喂入数据 使用feed前必须要有占位符作为操作的对象,在运行操作的时候喂入数据. # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np input1 = tf.placeholder(tf.float32) # 占位符要指明元素数据类型,在运行操作时,若算子有占位符,需要在运行时,通过feed_dict来指feed的数据 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output =…

在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满显存别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflow as tf import os os.environ[' #指定第一块GPU可用 config =…

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码…

在入门前,推荐一个博客链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/ Windows下tensorflow安装 1.安装anacondas 2.进入anaconda prompt 3.输入命令conda list,看有没有安装numpy等模板. 4.如果安装了numpy,则安装不同版本的python,输入命令:conda create --name tensorflow python=3.5 5.执行完…

转于:http://blog.csdn.net/maray/article/details/2900689 Linux内核的三种调度方法: 1,SCHED_OTHER 分时调度策略, 2,SCHED_FIFO实时调度策略,先到先服务 3,SCHED_RR实时调度策略,时间片轮转    实时进程将得到优先调用,实时进程根据实时优先级决定调度权值,分时进程则通过nice和counter值决定权值,nice越小,counter越大,被调度的概率越大,也就是曾经使用了cpu最少的进程将会得到优先调度.…

linux内核的三种主要调度策略: 1,SCHED_OTHER 分时调度策略, 2,SCHED_FIFO实时调度策略(先到先服务)3,SCHED_RR实时调度策略(时间片轮转) 实时进程将得到优先调用,实时进程根据实时优先级决定调度权值. 分时进程则通过nice和counter值决定权值,nice越小,counter越大,被调度的概率越大,也就是曾经使用了cpu最少的进程将会得到优先调度. 任一个执行时间超过10ms或前两个执行时间超过10ms都会导致运行结果出现偏差,因为 cpu 的调度周期为…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/kernel/l-k24sch/index.html 杨沙洲 (pubb@163.net)国防科技大学计算机学院 简介: 本文详尽地分析了Linux 2.4内核中调度系统的工作原理,特别是i386体系结构下SMP系统的调度表现.通过对2.4调度系统实现原理及其细节的分析,文章在文末指出了2.4调度系统在功能上.实时性上以及多处理机系统表现上存在的不足,为后继的2.6系统的分析作铺垫. 一． 前言 在开源操作系统…

复习JSP的概念 JSP是Java Server Page的缩写,在传统的HTML页面中加入JSP标签和java的程序片段就构成了JSP. JSP的基本语法:两种注释类型.三个脚本元素.三个元素指令.八个动作指令. JSP的内置对象常用的有:Request.Response.Out.Session.cookie.Application等. JSP中的局部变量和全局变量 在JSP基本语法博文中有个小例子counter.jsp <%@ page language="java" imp…

在tomcat环境搭建一文中为大家详细的介绍了第一个JSP的程序--Hello World,大家都应该顺利的完成了吧,以此为一个开端,希望大家在学习java EE的路上乘风破浪,不断进步.今天,为大家介绍JSP基本语法.想要快速的学会一门语言,掌握其语法非常关键.这是根本. 一方面因为篇幅原因,另一方面我做此文的目的是做一个小的总结,帮助大家理清思路,撸一撸JSP基本语法.因此,在这篇博文上没有小程序的例子.其实,JSP的本质就是java,只要你有一定的java基础,JSP脚本段的语法与java…

目的: 系统性的认识linux的调度策略(SCHED_OTHER.SCHED_FIFO.SCHED_RR): 实时调度?分时调度? 混搭系统(实时任务+分时任务),怎样调度. linux的调度策略 linux内核的三种 调度策略 : SCHED_OTHER 分时调度策略,(默认的) SCHED_FIFO实时调度策略,先到先服务 SCHED_RR实时调度策略,时间片轮转 实时进程将得到优先调用,实时进程根据实时优先级决定调度权值, 分时进程则通过nice和counter值决定权值,nice越小,c…

一.常见保活方案 1.监听广播:监听全局的静态广播,比如时间更新的广播.开机广播.解锁屏.网络状态.解锁加锁亮屏暗屏(3.1版本),高版本需要应用开机后运行一次才能监听这些系统广播,目前此方案失效.可以更换思路,做APP启动后的保活(监听广播启动保活的前台服务) 2.定时器.JobScheduler:假如应用被系统杀死,那么定时器则失效,此方案失效.JobService在5.0,5.1,6.0作用很大,7.0时候有一定影响(可以在电源管理中给APP授权) 3.双进程(NDK方式Fork子进程).…

环境:Ubuntu+TensorFlow 首先是GPU被其他人占用了,怎么也跑不起来最简单的TensorFlow小例子. 所以先学会如何查看显卡使用情况,转去使用其他空闲显卡. Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况 nvidia-smi 结合top,查找进程号对应的用户 Fan:显示风扇转速,数值在0到100%之间,是计算机的期望转速,如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了,显示出来就是N/A: Temp:显卡内部的温度,单位是摄氏度: Perf:表征性能状态,从P0到P12,P0表示最…

安装步骤: TensorFlow官网 tensorflow一般只能装在python3上,CUDA9.0搭配cudnn7.0,CUDA8.0搭配cudnn6.0 查看对应要安装的环境版本(因为会不断更新,所以一定要看清对应的版本,如下图),按照要求一步步将所有的软件下载好,并且在命令行pip装tensorflow-gpu NVIDIA驱动程序下载 CUDA安装指南 for Microsoft Windows CUDA工具包下载 cuDNN安装指南 for Microsoft Windows cuD…

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in…

大纲 TopK on single node TopK on multiple nodes Realtime topK with low QPS Realtime topK with high QPS Approx TopK MapReduce 一.TopK on single node 从几个关于TopK的算法引出 TopK 系列问题 1. 给你一个无序整数数组,要求求出TopK (Order By Value) 题目地址:http://www.lintcode.com/zh-cn/probl…

linux内核的三种主要调度策略: 1,SCHED_OTHER 分时调度策略, 2,SCHED_FIFO实时调度策略,先到先服务 3,SCHED_RR实时调度策略,时间片轮转 实时进程将得到优先调用,实时进程根据实时优先级决定调度权值.分时进程则通过nice和counter值决定权值,nice越小,counter越大,被调度的概率越大,也就是曾经使用了cpu最少的进程将会得到优先调度. SHCED_RR和SCHED_FIFO的不同: 当采用SHCED_RR策略的进程的时间片用完,系统将重新分配时…

1.SCHED_OTHER 分时调度策略: 2.SCHED_FIFO 实时调度策略.先到先服务: 3,SCHED_RR 实时调度策略,时间片轮转 . 实时进程将得到优先调用,实时进程依据实时优先级决定调度权值,分时进程则通过nice和counter值决定权值,nice越小,counter越大,被调度的概率越大.也就是以前使用了 cpu 最少的进程将会得到优先调度. SHCED_RR 和 SCHED_FIFO 的不同: 当採用 SHCED_RR 策略的进程的时间片用完,系统将又一次分配时间片.并置…

在Redis中的LRU算法文中说到,LRU有一个缺陷,在如下情况下: ~~~~~A~~~~~A~~~~~A~~~~A~~~~~A~~~~~A~~| ~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~| ~~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~| ~~~~~D~~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D| 会将数据D误认为将来最有可能被访问到的数据. Redis作者曾想改进LRU算法,但发现Redis的LRU算法受制于随机…

Redis 对过期数据的处理 在 redis 中,对于已经过期的数据,Redis 采用两种策略来处理这些数据,分别是惰性删除和定期删除 惰性删除 惰性删除不会去主动删除数据,而是在访问数据的时候,再检查当前键值是否过期,如果过期则执行删除并返回 null 给客户端,如果没有过期则返回正常信息给客户端. 它的优点是简单,不需要对过期的数据做额外的处理,只有在每次访问的时候才会检查键值是否过期,缺点是删除过期键不及时,造成了一定的空间浪费. 源码 robj *lookupKeyReadWithFla…

TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型. 在本教程中,您将使用tf.estimator构建一个神经网络分类器,并在Iris数据集上对其进行训练,以基于萼片/花瓣几何学来预测花朵种类. 您将编写代码来执行以下五个步骤: 将包含Iris训练/测试数据的CSV加载到TensorFlow数据集中 构建一个神经网络分类器 使用训练数据训练模型 评估模型的准确性 分类新样品 注:在开始本教程之前,请记住在您的机器上安装TensorFlow…

首先需要安装gym模块,提供游戏的. 1,所需模块 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque from keras.utils.np_utils import to_categorical 2,自定义一个简单的3层Dense Model # 自定义Model class QNetwork(tf.keras.Model): def __init_…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

一. 去重并保持原来元素的顺序 def dedupe(items): h = [] for item in items: if item not in h: h.append(item) return h #a = [, , , , , , , ] a = [ {, }, {, }, {, }, {, }] b = dedupe(a) print(b) 二. 命名切片 假定你有一段代码要从一个记录字符串中几个固定位置提取出特定的数据字段,用切片取出想要的字符 record = '........…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! [前言]:在前面的内容里,我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程,这一小节里,我们将用TensorFlow实现简单的RNN,并且用来解决时序数据的预测问题,看一看RNN究竟能达到什么样的效果,具体又是如何实现的. 在这个演示项目里,我们使用随机生成的方式生成一个数据集(由0和1组成的二进制序列),然后人为的增加一些数据间的关系.最后我们把这个数据集放进RNN里,让RNN去…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

原文链接: https://medium.com/@camrongodbout/tensorflow-in-a-nutshell-part-one-basics-3f4403709c9d#.31jv5ekoy 学习世界上最流行的深度学习框架的最快最简单的教程 (其实这个系列写的差强人意,但是的确是学习tensflow精简的教程,比较适合新手入门,高手请绕行--------译者注) tensorflow是google公司推出的深度学习框架.深度学习是一类采用多层神经网络的机器学习算法.深度学习的思…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…