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系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载…

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

简介:Tensorflow是google于2015年11月开源的第二代机器学习框架. Tensorflow名字理解:图形边中流动的数据叫张量(Tensor),因此叫Tensorflow 既 张量流动 的意思. Tensorflow支持的开发语言包括c++ / python / java 等主流语言,支持的平台包括Linux,OSX,windows,移动平台等. Tensorflow基于OP(操作)的特点方便研究人员构造新的东西. Tensorflow的应用实例:腾讯优图实验室通过借助多机多卡的T…

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后,下一步就是根据Placement信息对Graph做切割,然后分发到不同的Device上去执行的过程了.在对Graph做切割时,为了保证跨Device执行的逻辑与切割前一致并保证原图中Node节点之间的依赖关系不受到破坏,不但需要插入Send.Recv通信节点对,还需要维护相对复杂的Control Edge.这些功能被设…

TensorFlow框架 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介 ​ TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理. ​ Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. ​ TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow可被用于语音识别和图像识别等多项机器学习和深…

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:…

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 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

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 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

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:…

Android多媒体整体架构图 MediaPlayer框架图 Camera框架图 SoundRecorder框架图 VideoCamera框架图 OpenCore与Skia ALSA Audio框架图 Video Overlay框架图 Camera HAL演化图…

模块结构图: SOUI框架图:…

css基本知识框架:(一:基本知识缩影.二基本知识框架图) 1.css样式表的基本概念 2.样式表基本类型-----1.内嵌样式 2.内联样式3.链入外部样式表4.导入外部样式 3.样式表配置方法 4.字体属性----1.font-family 2.font-size(四种尺寸方式:绝对尺寸(xx-small...medium..xx-large7种),相对(larger,smaller,em),px,%) 3.font-weight(6种方式,normal(400),bold(700),bol…

摘要 Java Annotation是JDK5.0引入的一种注释机制. 网上很多关于Java Annotation的文章,看得人眼花缭乱.Java Annotation本来很简单的,结果说的人没说清楚:弄的看的人更加迷糊. 我按照自己的思路,对Annotation进行了整理.理解 Annotation 的关键,是理解Annotation的语法和用法,对这些内容,我都进行了详细说明:理解Annotation的语法和用法之后,再看Annotation的框架图,可能有更深刻体会.废话就说这么多,下面开…

学习Foundation和UIKit的时候比较容易忽视的一个问题: 对于一个新的类,知道它的用法和属性方法,但往往忽视了它的继承关系, 了解类的继承关系能帮助加深对其理解. 另外在官方文档中每一个类的继承关系和遵守的协议都写得十分清楚,学习时首先应该看官方文档 拿UIStoryboard举例 Inherits from  (继承自什么类) Conforms to   (遵守了哪些协议) Framework    (属于哪个框架 出现的时间) 使用框架的注意事项(非Foundation框架)  1…

Java平台提供了一个全新的集合框架.“集合框架”主要由一组用来操作对象的接口组成.不同接口描述一组不同数据类型. Java 2集合框架图集合接口:6个接口(短虚线表示),表示不同集合类型,是集合框架的基础.抽象类:5个抽象类(长虚线表示),对集合接口的部分实现.可扩展为自定义集合类.实现类:8个实现类(实线表示),对接口的具体实现.在很大程度上,一旦您理解了接口,您就理解了框架.虽然您总要创建接口特定的实现,但访问实际集合的方法应该限制在接口方法的使用上:因此,允许您更改基本的数据结构而不必改…

Spring框架提供了构造Web应用程序的全能MVC模块.Spring MVC分离了控制器.模型对象.分派器以及处理程序对象的角色,这种分离让它们更容易进行制定.是一个标准的MVC框架. 那你猜一猜哪一部分应该是哪一部分? SpringMVC框架图   SpringMVC接口解释   DispatcherServlet接口: Spring提供的前端控制器,所有的请求都有经过它来统一分发.在DispatcherServlet将请求分发给Spring Controller之前,需要借助于Spring…

本文转自:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3344137.html 网上很多关于Java Annotation的文章,看得人眼花缭乱.Java Annotation本来很简单的,结果说的人没说清楚:弄的看的人更加迷糊. 我按照自己的思路,对Annotation进行了整理.理解 Annotation 的关键,是理解Annotation的语法和用法,对这些内容,我都进行了详细说明:理解Annotation的语法和用法之后,再看Annotation的框架图,…

整理自:IOS 整体框架类图值得收藏 一 整体框架 在iOS开发过程中,对iOS的整理框架的了解和学习是必不可少的一个环节,今天我们就好好来了解一下iOS的整体框架.首先贴一个关于iOS的框架介绍:iOS系统框架概述.我们通常称呼iOS的框架为Cocoa Touch框架,Cocoa Touch是一个框架的集合,里面包含了众多的子框架.每一个子框架都是一个目录,包含了共享资源库,用于访问该资源库中储存的代码的头文件,以及图像.声音文件等其他资源,共享资源库定义应用程序可以调用的函数和方法.框架中的…

一.前述 本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集,来实现多分类. 同时对模型的保存和恢复做下示例. 二.具体原理 代码一:实现代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名: 12_Softmax_regression.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE…

需要话框架图,流程图的时候,只需要安装 dia 软件就可以了.…

知识点:Java 集合框架图 总结:Java 集合进阶精讲1 总结:Java 集合进阶精讲2-ArrayList Java集合框架图 我们经常使用的Arrayist.LinkedList继承的关系挺复杂的,但继承的都是接口或抽象类.而Collection和List是接口,Collection接口定义了集合的通用方法,和List接口是在Collection基础上补充了专属于List的通用方法.我们什么时候使用抽象类?很多情况是为子类提供共同的方法实现或属性时会使用抽象类.所以就不难理解Abstra…

当我们把训练好的tensorflow训练图拿来进行预测时,会有多个训练时生成的节点,这些节点是不必要的,我们需要在预测的时候进行删除. 下面以bert的图为例,进行优化 def optimize_graph(self, checkpoint_file, model_config): import json tf = self.import_tf() from tensorflow.python.tools.optimize_for_inference_lib import optimize_fo…

原文链接:java.io包的总体框架图, 便于记忆!…

Java集合大致可分为Set.List和Map三种体系,其中Set代表无序.不可重复的集合:List代表有序.重复的集合:而Map则代表具有映射关系的集合.Java 5之后,增加了Queue体系集合,代表一种队列集合实现. JDK1.5版本中,加入java.uill.concurrent包,其中包含集合的线程安全方式的实现.本文仅探讨concurrent包下面的Map接口实现. 1. concurrent包下面Map子接口.类框架图 2. ConcurrentMap接口.ConcurrentHa…

Java集合大致可分为Set.List和Map三种体系,其中Set代表无序.不可重复的集合:List代表有序.重复的集合:而Map则代表具有映射关系的集合.Java 5之后,增加了Queue体系集合,代表一种队列集合实现. JDK1.5版本中,加入java.uill.concurrent包,其中包含集合的线程安全方式的实现.本文仅探讨concurrent包下面的Collection接口实现. 目录 1. concurrent包下面Collection子接口.类框架图2. CopyOnWriteA…

"4K云字库"基本框架图   谷歌的web-font,令"云字库"成为IT热点.   云字库,只是云计算的一个细小分支 ,而云计算的基础,是"大数据".   因此,任何字库"云",离开了"大"数据,都是无源之水.   如何识别真假"云"字库,其核心就在于字库,源数据的"大"与小,字库的基础,是不是真正的大数据.   为此,结合时下热门的"4K"标准…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…