1.tf.app.flags tf定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,相当于接受argv.tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument(可选参数),而tf.app.flags.FLAGS可以从对应的命令行参数取出参数. import tensorflow as tf # 第一个是参数名称,第二个参数是默认值,第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_float('float_name', 0.01,…

使用TensorFlow v2库实现线性回归 此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf import numpy as np rng = np.random # 参数 learning_rate = 0.01 training_steps = 1000 display_step = 50 # 训练数据 X =…

Tensorflow比较灵活,但是它提供的操作比较低级,于是许多封装库应运而生. slim 导入方式 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim 这个库直接放在contrib模块中,不像tflearn.tflayer.keras都有自己独立的pip包和官方文档. keras 优点: 时间久远 社区活跃,文档齐全 多种后端:Theano.Tensorflow.MXNet 跨平台:不管是CPU还是GPU,不管是Tens…

这里涉及到的高级别API主要是使用Estimator类来编写机器学习的程序,此外你还需要用到一些数据导入的知识. 为什么使用Estimator Estimator类是定义在tf.estimator.Estimator中的,你可以使用其中已经有的Estimator,叫做预创建的Estimator,也可以自定义Estimator.Estimator已经封装了训练(train),评估(evaluate),预测(predict),导出以供使用等方法. 此外,Estimator会为我们提供诸如图构建.创建…

1. 准备 windows 10系统.3.6GHz cpu.16G 内存 visual studio 2017 or 2015 下载安装git 下载安装cmake 下载安装swigwin 如果不需要python bindings,可以跳过 clone tensorflow 切换tensorflow到要进行编译的git tag 修改tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) inc…

为什么我喜欢 Python ? 对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言:另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行 在本文中,我挑选了15个最有用的软件包,介绍它们的功能和特点 1. Dash Dash 是比较新的软件包,它是用纯 Python 构建数据可视化 app 的理想选择,因此特别适合处理数据的任何人.Dash 是 Flask,Plotly.js 和 React.js 的混合体.   2. Pygame Pygame 是…

"""Constructor. Sets the properties `cluster_spec`, `is_chief`, `master` (if `None` in the    args), `num_ps_replicas`, `task_id`, and `task_type` based on the    `TF_CONFIG` environment variable, if the pertinent information is    present.…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

1.module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute 'rnn_cell' 将tf.nn.rnn_cell ->tf.contrib.rnn…

socket并不能多并发,只能支持一个用户,socketserver 简化了编写网络服务程序的任务,socketserver是socket的在封装.socketserver在python2中为SocketServer,在python3种取消了首字母大写,改名为socketserver.socketserver中包含了两种类,一种为服务类(server class),一种为请求处理类(request handle class).前者提供了许多方法:像绑定,监听,运行…… (也就是建立连接的过程)…