tf.metrics.accuracy输出两个值,第一个值为上几步的平均精度,第二值是上几步与该步的精度的平均值. 正常的计算单个batch正确率的代码 self.correct_prediction = tf.equal(self.labels,self.labels_pred ) self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(self.correct_prediction, tf.float32))…

tensorflow最大的问题就是大家都讲算法,不讲解用法,API文档又全是英文的,看起来好吃力,理解又不到位.当然给数学博士看的话,就没问题的. 最近看了一系列非常不错的文章,做一下记录: https://www.zhihu.com/people/hong-lan-99/activities https://github.com/lanhongvp https://blog.csdn.net/qq_37747262 https://blog.csdn.net/qq_37747262/artic…

杂谈之SolrCloud这个坑货 看<Solr In Action>时候看到对Solr不足的介绍有这么一段话:“One final limitation of Solr worth mentioning is its elastic scalability: the ability to automatically add and remove servers and redistribute content to handle load. While Solr scales well acr…

打开 创建一个db文件然后点击文件--新建---Sqlite 导入空db成功后点击左侧栏 点击表 点击右上角+号把sql文件的语句复制粘贴到 然后点击运行,运行完成后保存ok…

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi…

estimator同keras是tensorflow的高级API.在tensorflow1.13以上,estimator已经作为一个单独的package从tensorflow分离出来了.estimator抽象了tensorflow底层的api, 同keras一样,他分离了model和data, 不同于keras这个不得不认养的儿子,estimator作为tensorflow的亲儿子,天生具有分布式的基因,更容易在生产环境里面使用 tensorflow官方文档提供了比较详细的estimator程序…

代码示例来自https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples tensorflow先定义运算图,在run的时候才会进行真正的运算. run之前需要先建立一个session 常量用constant 如a = tf.constant(2) 变量用placeholder 需要指定类型 如a = tf.placeholder(tf.int16) 矩阵相乘 matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) #1*2矩阵 matrix…

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下…

我自己对mnist官方例程进行了部分注解,希望分享出来有助于入门选手更好理解tensorflow的运行机制,可以拷贝到IDE再调试看看,看看具体数据流向还有一部分tensorflow里面用到的库.我用的是pip安装的tensorflow-GPU-1.13,这段源码原始位置在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/mnist/mnist.py 代码: from __future__ import absolute_impo…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…