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前言: 一般来说,如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话,只要下载相应的包,然后,直接使用pip install tensorflow即可. 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台,这时就无法直接安装了.需要我们下载相应的Tensorflow源码,自已动手编译了. 正文: Tensorflow功能代码庞大,结构复杂:如何快速了解源码结构,就显示尤为重要了. Tensorflow主体结构: 整个框架以C API为界,分为前端和后端两大部分. 前端:提供编译模型…

BasicLSTMCell 是最简单的LSTMCell,源码位于:/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/core_rnn_cell_impl.py.BasicLSTMCell 继承了RNNCell,源码位于:/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py 注意事项:1. input_size 这个参数不能使用,使用的是num_units 2. state_is_tuple 官方建议设置为True.此时,输入和输出的states为c(…

LSTMCell 是最简单的LSTMCell,源码位于:/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/core_rnn_cell_impl.py.LSTMCell 继承了RNNCell,源码位于:/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py LSTMCell和BasicLSTMCell的区别:1. 增加了use_peepholes, bool值,为True时增加窥视孔.图片来源于:http://colah.github.io/posts/…

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http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773578.html https://github.com/yao62995/tensorflow…

CTC是2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提到的,论文地址: http://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf 论文中CTC的定义是这样的:把对未分割的序列数据label的任务叫做Temporal Classification,把使用RNNs对未分割的序列数据…

TF Prepare [图解tensorflow源码] 入门准备工作 [图解tensorflow源码] TF系统概述篇 Session篇 [图解tensorflow源码] Session::Run()流程图 (单机版) [图解tensorflow源码] Session::Run() 分布式版本 Graph 篇 [图解tensorflow源码] Graph 图模块 (UML视图) [图解tensorflow源码] Graph 图模块 —— Graph Loading [图解tensorflow源码…

接着前面的,我们继续,打开createStore.js, 直接看最后, createStore返回的就是一个带着5个方法的对象. return { dispatch, subscribe, getState, replaceReducer, [$$observable]: observable } 同样的,我先删除一些不需要的代码,简化成如下, 注意看备注.(注:这里先无视中间件和enhancer,后篇再说) export const ActionTypes = { INIT: '@@redux…

Netty源码分析第四章: pipeline 第七节: 前章节内容回顾 我们在第一章和第三章中, 遗留了很多有关事件传输的相关逻辑, 这里带大家一一回顾 首先看两个问题: 1.在客户端接入的时候, NioMessageUnsafe的read方法中pipeline.fireChannelRead(readBuf.get(i))为什么会调用到ServerBootstrap的内部类ServerBootstrapAcceptor中的channelRead()方法 2.客户端handler是什么时候被添加…