import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 定义RNN的参数. HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数. NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数. TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度. TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数. BATCH_SIZE = 32 # batch大小. TRAINING_EXAMP…

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 列举输入文件. # 输入数据生成的训练和测试数据. train_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output_test.tfrecords") # 定义解析TFRecord文件的parser方…

import tensorflow as tf # 1. 创建文件列表,通过文件列表创建输入文件队列 files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #解析TFRecord文件里的数据. # 读取文件. reader = tf.TFRecordReader() _,seri…

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 从数组创建数据集. input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y =…

import tensorflow as tf # 1. 生成文件存储样例数据. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instances_per_shard = 2 for i in range(num_shards): filename = ('E:\\data.tfrecords-%.5d-of-%.5d'…

import tensorflow as tf #1. 定义队列及其操作. queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue() #2. 启动线程. w…

import tensorflow as tf #1. 创建队列,并操作里面的元素. q = tf.FIFOQueue(2, "int32") init = q.enqueue_many(([0, 10],)) x = q.dequeue() y = x + 1 q_inc = q.enqueue([y]) with tf.Session() as sess: init.run() for _ in range(5): v, _ = sess.run([x, q_inc]) print…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #随机调整图片的色彩,定义两种顺序. def distort_color(image, color_ordering=0): if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.random_sa…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取文件. filename_queue = tf.train.string_input_producer(["F:\\output.tfrecords"]) reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.re…

pip install tensorflow==1.14.0…

输入:pip uninstall tensorflow Proceed(y/n):y…

原因:因为是tensorflow 2.0版本…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.…

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LST…

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCod…

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM…

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorF…

import numpy as np import tensorflow as tf # 1.设置参数. TRAIN_DATA = "F:\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\ptb.train" # 训练数据路径. EVAL_DATA = "F:\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\p…

import sys import codecs # 1. 参数设置 MODE = "PTB_TRAIN" # 将MODE设置为"PTB_TRAIN", "PTB_VALID", "PTB_TEST", "TRANSLATE_EN", "TRANSLATE_ZH"之一. if MODE == "PTB_TRAIN": # PTB训练数据 RAW_DATA = &quo…

import tensorflow as tf # 1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例. # 假设词汇表的大小为3, 语料包含两个单词"2 0" word_labels = tf.constant([2, 0]) # 假设模型对两个单词预测时,产生的logit分别是[2.0, -1.0, 3.0]和[1.0, 0.0, -0.5] predict_logits = tf.constant([[2.0, -1.0, 3.0], [1…

解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型.使用小数据 集,我们就可以利用决策树学到很多知识:眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型:一旦 理解了决策树的工作原理,我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型. 隐 形 眼 镜 数 据 集 是 非 常 著 名 的 数 据 集 ,它 包 含 很 多 患 者 眼 部 状 况 的 观 察 条 件 以 及 医 生 推 荐 的 隐 形 眼 镜 类 型 .隐 形 眼 镜 类 型 包 括 硬 材 质 .软 材 质 以 及 不 适 合 佩 戴 隐 形 眼 镜…

Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下,执行以下命令: python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib Linux 系统安装 Matplotlib 可以使用 Linux 包…

实验课程名称:大数据处理技术 实验项目名称:hadoop集群实现PageRank算法 实验类型:综合性 实验日期:2018年 6 月4日-6月14日 学生姓名 吴裕雄 学号 15210120331 班级 软工三班 专业名称 软件工程 实验组 其他成员 无 实验地点 F110 实验成绩 (教师签名)   实验目的与要求 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 搭建hadoop分布式集群 编写mapreduce代码 根据输入的网页链接数据,能够得到最终的pagera…

# 1. 数据预处理. from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.preprocessing import sequence from keras.layers import Dense, Embedding max_features = 20000 maxlen = 80 batch_size = 32 # 加载数据并将…

用 Python 进行数据分析处理,其中最炫酷的就属 Pa ndas 套件了 . 比如,如果我 们通过 Requests 及 Beautifulsoup 来抓取网页中的表格数据 , 需要进行较复 杂的搜寻才能抓取 , 但通过 Pandas 不但可以自动读取网页中的表格数据,还能对数 据进行修改.排序等处理,以及给制统计图表 . Pandas 主要的数据类型有两种: Series 是一维数据结构, 其用法与列表类 似: DataFrame 是 二维数据结 构, 表格 即为 DataFrame 的典…

有的时候,可能需要多次执行同一块代码.一般情况下,语句是顺序执行的:函数中的第一个语句先执行,接着是第二个语句,依此类推. 编程语言提供了允许更为复杂的执行路径的多种控制结构. 循环语句允许我们多次执行一个语句或语句组,下面是大多数编程语言中循环语句的一般形式: 循环类型 while 循环 当给定条件为真时,重复语句或语句组.它会在执行循环主体之前测试条件. for 循环 多次执行一个语句序列,简化管理循环变量的代码. do...while 循环 除了它是在循环主体结尾测试条件外,其他与 whi…

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> <p>点击下面的按钮,只要 i 小于 5 就一直循环代码块.</p> <button onclick="myFunction()">点击这…

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> <script> cars=["BMW","Volvo","Saab","Ford"]; for (v…

n = 100 sum = 0 counter = 1 while counter <= n: sum = sum + counter counter += 1 print("1 到 %d 之和为: %d" % (n,sum)) var = 1 while var == 1 : # 表达式永远为 true num = int(input("输入一个数字 :")) print ("你输入的数字是: ", num) print ("G…