在CPU上,使用variable和placeholder效果差不多 在GPU上,使用variable要比每次都传placeholder快得多3:2 使用GPU的瓶颈主要在于GPU和内存之间的复制操作 """ place_holder和variable速度对比 """ import time import numpy as np import tensorflow as tf M = 4096 N = 4096 K = 4096 A = np.ra…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

textView在使用中通常会有2个功能是最常用的 设置placeholder 限制输入长度 TYLimitedTextView刚好是为了解决这个2个问题而诞生的,下面讲解TYLimitedTextView的用法,有需要的可以参考(textField限制输入请参考我的文章iOS textField输入限制),demo下载地址:https://github.com/qqcc1388/TYLimitInputDemo TYLimitedTextView能够快速实现功能 placeholoder功能实…

学习参考周莫烦的视频. Variable:主要是用于训练变量之类的.比如我们经常使用的网络权重,偏置. 值得注意的是Variable在声明是必须赋予初始值.在训练过程中该值很可能会进行不断的加减操作变化. placeholder:也是用于存储数据,但是主要用于feed_dict的配合,接收输入数据用于训练模型等.placeholder值在训练过程中会不断地被赋予新的值,用于批训练,基本上其值是不会轻易进行加减操作. placeholder在命名时是不会需要赋予值得,其被赋予值得时间实在feed_…

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…

一.函数意义: 1.tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个初始值为initial-value的变量.必须指定初始化值 x = tf.Variable() x.initializer # 初始化单个变量 x.value() # 读取op x.assign() # 写入op x.assign_add() # 更多op x.eval() # 输出变量内容 2.tf.get…

Session会话控制 使用tensorflow创建两个矩阵,并使其相乘 matrix1=tf.constant([[3,3]]) matrix2=tf.constant([[2], [2]]) product=tf.matmul(matrix1,matrix2) print(product) 因为没有经过Session的run(),所以product并没有实际的值,可以想象成只是搭建好了一个框架 运行结果: Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype…

设计带有placeHolder的TextView 效果: 源码: PlaceholderTextView.h 与 PlaceholderTextView.m // // PlaceholderTextView.h // YXTextView // // Created by YouXianMing on 14/12/23. // Copyright (c) 2014年 YouXianMing. All rights reserved. // #import <UIKit/UIKit.h> @i…

---恢复内容开始--- 1.Session '''Session.run():首先里面的参数是一个API(函数的接口)的返回值或者是指定参数的值:功能:得知运算结果有两种访问方式:直接建立或者运用with语句(这个会帮我们自动关闭会话) ''' import tensorflow as tf #创建两个参数matrixl = tf.constant([[4,5]])#表示常量matrix2 = tf.constant([[3],[5]]) #矩阵相乘 product = tf.matmul(m…

莫烦tensorflow教学 1.session会话控制 Tensorflow 中的Session, Session是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分. 我们首先尝试将两个矩阵相乘并输出结果 import tensorflow as tf # create two matrixes matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant…