TensorFlow的前世和今生 TensorFlow是一个开放源码的软件库,用于跨一系列任务的数据流处理编程.TensorFlow是一个符号化的数学应用库,广泛用于机器学习,例如神经网络.在谷歌公司内部,TensorFlow大量应用于基础研究和产品研发,几乎要取代了它的前身DistBelief(非开源项目). TensorFlow是由谷歌大脑团队开发,最初在谷歌内部使用.2015年11月9日,在Apache 2.0开源许可证下,TensorFlow正式发布. DistBelief 从2011开…

这并不是一个恰当的题目,因为我主要想说的是OpenGL的今生,基于OpenGL3.x一种更现代化的方式.但是把前世和今生放在一起在语言上更加连贯,而且适当的了解过去,会帮助理解现在的OpenGL,以一种更彻底更开放的方式拥抱OpenGL的今生. OpenGL3.x的优势和劣势 OpenGL3.0是新旧的分水岭,在3.0以前的老旧API中包含内建的光照模式(点光源,线光源以及平面光),有方便的矩阵堆栈,有简单的纹理应用程序,有轻松编写代码的立即模式传送数据,总之这些是固定管线的经典OpenGL实现…

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.…

import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.random_normal((2, 3), stddev=1, seed=1))w2 = tf.Variable(tf.random_normal((3, 1), stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1)y = tf.matmul(a, w2) init_op = tf.global_variables_init…

“云计算” 算是近年来最热的词了.现在 IT 行业见面不说这三个字您都不好意思跟人家打招呼. 对于云计算,学术界有各种定义,大家有兴趣可以百度一下. CloudMan 这里主要想从技术的角度谈谈对云计算的理解. 基本概念 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生. 云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下图 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段: 物理机架构这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,…

现在谈起Dynamics AX,在微软Dynamics系列产品当中,作为最受瞩目和最有前景的Dynamics套装产品线,很多人也许只知道它曾经由于资本市场的上市和并购,前后经历了三个“东家”.对于它长达20多年的ERP积累,就不一定有那么多人了解了,那么我们现在就好好了解一下这个产品非常富有传奇色彩的前世和今生. 1983年,在个人电脑出现后两年,Jesper Balser, Erik Damgaard,Prebend Damgaard ,Torben wind 和 Peter Bang共同组建…

一.云计算的前世今生 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段:    1. 物理机架构 这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,如果规模不大,可以找3台物理机,分别部署Web服务器.应用服务器和数据库服务器. 如果规模大一点,各种服务器可以采用集群架构,但每个集群成员也还是直接部署在物理机上. 我见过的客户早期都是这…

Ironic , Openstack Baremetal Hypervisor,首发于UnitedStack Inc.. 转自: http://ju.outofmemory.cn/entry/48769 如今Openstack在虚拟化管理部分已经很成熟了, 通过nova我们可以创建虚拟机, 虚拟磁盘, 管理电源状态,快速通过镜像启动虚拟机.但是在物理机管理上一直没有成熟的解决方案. 在这样的背景下Ironic诞生了,它可以解决物理机的添加,删除,电源管理和安装部署.Ironic最大的好处是提供了…

“云计算” 算是近年来最热的词了.现在 IT 行业见面不说这三个字您都不好意思跟人家打招呼. 对于云计算,学术界有各种定义,大家有兴趣可以百度一下. CloudMan 这里主要想从技术的角度谈谈对云计算的理解. 基本概念 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生. 云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下图 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段: 物理机架构这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,…

一.云计算的前世今生 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段: 1. 物理机架构 这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,如果规模不大,可以找3台物理机,分别部署Web服务器.应用服务器和数据库服务器. 如果规模大一点,各种服务器可以采用集群架构,但每个集群成员也还是直接部署在物理机上. 我见过的客户早期都是这种架构…

一.云计算的前世今生 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段:    1. 物理机架构 这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,如果规模不大,可以找3台物理机,分别部署Web服务器.应用服务器和数据库服务器. 如果规模大一点,各种服务器可以采用集群架构,但每个集群成员也还是直接部署在物理机上. 我见过的客户早期都是这…

参考https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/5334760.html   云计算 基本概念   所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物.要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识,请看下图  …

一.云计算的前世今生 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段:    1. 物理机架构 这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,如果规模不大,可以找3台物理机,分别部署Web服务器.应用服务器和数据库服务器. 如果规模大一点,各种服务器可以采用集群架构,但每个集群成员也还是直接部署在物理机上. 我见过的客户早期都是这…

penstack介绍(1)   一.云计算的前世今生 所有的新事物都不是突然冒出来的,都有前世和今生.云计算也是IT技术不断发展的产物. 要理解云计算,需要对IT系统架构的发展过程有所认识. 请看下 IT系统架构的发展到目前为止大致可以分为3个阶段:    1. 物理机架构 这一阶段,应用部署和运行在物理机上. 比如企业要上一个ERP系统,如果规模不大,可以找3台物理机,分别部署Web服务器.应用服务器和数据库服务器. 如果规模大一点,各种服务器可以采用集群架构,但每个集群成员也还是直接部署在物…

一.互联网行业及云计算 在互联网时代,技术是推动社会发展的驱动,云计算则是一个包罗万象的技术栈集合,通过网络提供IAAS.PAAS.SAAS等资源,涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用.给我们工作生活提供服务! 1.互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机,为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备.艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家.逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父.…

一.互联网行业及云计算 在互联网时代,技术是推动社会发展的驱动,云计算则是一个包罗万象的技术栈集合,通过网络提供IAAS.PAAS.SAAS等资源,涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用.给我们工作生活提供服务! 1.互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机,为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备.艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家.逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父.…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…

手把手教你搭建分布式集群,进入生产环境的TensorFlow 分布式TensorFlow简介 前一篇<分布式TensorFlow集群local server使用详解>我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念,现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群. 分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组成,在某些场景下,服务端和客户端可以写到同一个Python文件并起在同一个进程,但为了简化代码让大家更好理解分布式架构,我们将启动两个worker并使用单独的客…

基于内容的推荐…

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32…

TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:张量的维数 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算 会话(Session):执行计算图中的结点运算 神经网络的参数:即计算图中的权重,也可以说是神经元(后面会提到)线上的权重,用变量表示,一般会随机生成这些参数.生成参数的方法是让 w(神经元上的线)…

前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架.前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现.目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子. 代码放在了GitHub上,取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P…

tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程.                                       图中的constant是个常量 计算图只描述过程,不执行. (2)tf中的会话 那么怎么计算呢? tensorflow有个会话是专门用来计算的 import tensorflow as tf x=tf.constant([[1.0,2.0]]) w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) y=tf.matmul(x,w…

我们构想有一个神经网络,输入为两个input,中间有一个hidden layer,这个hiddenlayer当中有三个神经元,最后有一个output. 图例如下: 在实现这个神经网络的前向传播之前,我们先补充一下重要的知识. 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重,一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上,这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法: import tensorflow as tf #一般情况下神经网络上的参数是w的数列,当然我们…

卷积,说白了就是对应位置相乘再求和,卷积操作用广泛应用于图像识别,在自然语言处理中也开始应用,用作文本分类问题. 卷积操作最重要的部分就是卷积核或者说过滤器 1.常用过滤器尺寸为3*3或者5*5 2.卷积神经网络中,每个卷基层中过滤器中的参数都是一样的,这样就巨幅减少神经网络的参数 3.边缘可以采用全0填充,或者不进行填充,其结果矩阵略有不同 4.卷积层参数的个数与输入层图片尺寸无关,与深度有关,比如输入层维度32*32*3,卷积层尺寸5*5,深度16,那么这个卷积层的参数个数为:5*5*3*1…

import tensorflow as tf w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() sess.run(w1.in…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的…

1.先获取节点 output_layer = self.model.get_pooled_output() logits = self.tf_instance.matmul(output_layer, output_weights, transpose_b=True) logits = self.tf_instance.nn.bias_add(logits, output_bias) self.probabilities = self.tf_instance.nn.softmax(logits,…

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