使用tensorflow设计的网络模型看不到数据流向怎么办

首先tensorflow的设计思想就是先把需要用的变量已张量的形式保存, 实际上并没有实质的数值填充. 然后设计网络架构,也仅仅是架构而已, 只能说明数据关系和层与层之间的关系. 真正的数据输入是在主程序入口处,一般如下所示: 看到没,划线部分即为输入! 很多人喜欢用debug调试程序,以获得数据流向,但是对于这些网络确实失败的,因为你啥也看不到. 那么tensorflow就引入了tensorboard这个显示页面,可以让你清晰的观察数据之间的关系,以及数据特点,举个例子如下: 拟合x与y的关系…

设计人员应该看的15个很酷的 iOS 8 设计

苹果新一代智能手机 iPhone 6 发布已经有一段时间了,一些创意设计师已经开始在设计中采用 iOS 8 设计理念.当然,其中有些是对于未来的展望和大胆的设计.我在这里收集了15个很酷的 iOS 8 设计概念,可以让设计师丰富设计思路. 您可能感兴趣的相关文章构建 iOS 风格移动 Web 应用开发框架创意设计:折叠效果在移动APP中的应用 45款唯美的苹果 iOS 应用程序图标设计设计前沿:30款超级精美的iOS图标欣赏 40款 iPhone 和 iPad 应用程序图标设计 Vendo…

一文看懂大数据的技术生态圈，Hadoop，hive，spark都有了

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

C#.NET 大型通用信息化系统集成快速开发平台 4.1 版本 - 主管可以看下属的数据

主管可以看下属的数据,这个是经常用到的一个权限,不管是大公司,还是小公司都需要的功能. 通过以下2个方法,可以任意达到想要的效果了,设置简单灵活,还能递归运算下属,有时候简单好用就是硬道理. #region public List<BaseUserEntity> public List<BaseUserEntity> GetListByManager(BaseUserInfo userInfo, string managerId) 按上级主管获取下属用户列表 /// <sum…

TensorFlow TFRecord封装不定长的序列数据（文本）

TensorFlow TFRecord封装不定长的序列数据(文本) 在实验室环境中,通常数据都是一次性导入内存的,然后使用手工写的数据mini-batch函数来切分数据,但是这样的做法在海量数据下显得不太合适:1)内存太小不足以将全部数据一次性导入:2)数据切分和模型训练之间无法异步,训练过程易受到数据mini-batch切分耗时阻塞.3)无法部署到分布式环境中去下面的代码片段采取了TFrecord的数据文件格式,并且支持不定长序列,支持动态填充,基本可以满足处理NLP等具有序列要求的任务需求…

通过TensorFlow训练神经网络模型

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这…

利用Tensorflow实现神经网络模型

首先看一下神经网络模型,一个比较简单的两层神经. 代码如下: # 定义参数 n_hidden_1 = 256 #第一层神经元 n_hidden_2 = 128 #第二层神经元 n_input = 784 #输入大小,28*28的一个灰度图,彩图没有什么意义 n_classes = 10 #结果是要得到一个几分类的任务 # 输入和输出 x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) y = tf.placeholder("float&q…

UI设计初学者必看，这款设计神器教你快速入门

网络时代,网页和手机App已经深入到人们生活的方方面面.这也使得App界面设计越来越受青年求职者们的青睐,并纷纷投入这个行业.但是,作为UI设计初学者,究竟如何才能快速的入门?当今市场上,是否有那么一款高效实用的设计工具,帮助他们快速入门,提高工作效率的同时,迅速提升专业技能和求职竞争力呢? 答案当然是肯定的! 一直专注于为设计师们提供各类高效设计工具的摹客,为满足UI设计师们这方面的需求,推出了全新的在线产品设计协同神器——摹客iDoc.一款能够帮助初学者们轻松实现智能标注,一键切图,多样批注…

打开黑盒：从 MySQL架构设计出发，看它是如何执行一条 SQL语句的

1.把MySQL当个黑盒子一样执行SQL语句我们的系统采用数据库连接池的方式去并发访问数据库,然后数据库自己其实也会维护一个连接池,其中管理了各种系统跟这台数据库服务器建立的所有连接当我们的系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接之后,我们就可以执行增删改查的SQL语句了从上图其实我们就可以看到,我们可以通过数据库连接把要执行的SQL语句发送给MySQL数据库. 然后呢?大部分同学了解到这个程度就停下来了,然后大家觉得要关注的可能主要就是数据库里的表结构,建了哪些索引,然后就按照SQL…

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 双隐藏层自编码器设计处理MNIST手写数字数据集并使用TENSORBORD描绘神经网络数据2

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' batch_size = 128 # batch容量 display_step = 1 # 展示间隔 learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size example_to_sh…

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 单隐藏层自编码器设计处理MNIST手写数字数据集并使用TensorBord描绘神经网络数据

import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size batch_size =…

数据库设计（1/9）：数据元（Data Elements）

对于设计和创建数据库完全是个新手?没关系,Joe Celko,世界上读者数量最多的SQL作者之一,会告诉你这些基础.和往常一样,即使是最专业的数据库老手,也会给他们带来惊喜.Joe是DMBS杂志是多年来最受读者喜爱的作者.他在美国.英国,北欧,南美及非洲传授SQL知识.他在ANSI / ISO SQL标准委员会工作了10年,为SQL-89和SQL-92标准做出了杰出贡献. 在你开始考虑你的数据库架构或表前,你需要细想下你的数据:数据是什么类型,你使用值的范围.它应该是唯一的,精确的且不含糊的.然…

TensorFlow学习笔记（一）：数据操作指南

扩充 TensorFlow tf.tile 对数据进行扩充操作 import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2)) [1 2 3 1 2 3] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [5 6 5 6…

TensorFlow实践笔记（一）：数据读取

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传…

ArcGIS API for JavaScript 入门教程[3] 你看得到：数据与视图分离

这篇开始正式讲API. 数据和视图分离不是什么奇怪的事情了,这是一个著名的设计--数据与视图分开. 转载注明出处,博客园/CSDN/B站:秋意正寒. 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/9080204.html 请跟我做,把以下折叠的代码复制到新建的html文件中,并双击打开. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta…

一文教你看懂大数据的技术生态圈:Hadoop,hive,spark

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

一文看懂大数据的技术生态Hadoop， hive，spark都有了[转]

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

【科普杂谈】一文看懂大数据的技术生态圈，Hadoop，hive，spark都有了

Build2016上值得一看的大数据相关Session

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:Build2016开完很久了,现在才来回顾下,就说说那些和大数据相关的Session,也因为笔者最近在深入研究这方面的东西. 3月30日到4月1日的Build2016 微软开发者大会的内容引爆了整个.NET开发社区,大家的热情都被Xamarin免费开源.Bash on Windows等点燃了.不过在这些热点背后,我还是比较关注和自己最近研究的大数据领域相关的Session.下面我就整理一些我个…

【mysql的设计与优化专题(2)】数据中设计中的范式与反范式

设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小.但是有些时候一昧的追求范式减少冗余,反而会降低数据读写的效率,这个时候就要反范式,利用空间来换时间. 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式(3NF).巴斯-科德范式(BCNF).第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式).满足最低要求的范式是第一范式(1NF).在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称…

基于ExtJs6前台,SpringMVC-Spring-Mybatis,resteasy,mysql无限极表设计，实现树状展示数据(treepanel)

先从后台讲起 1.表的设计 parent_id就是另外一条记录的id,无限极表设计可以参考 http://m.blog.csdn.net/Rookie_Or_Veteran/article/details/75711386 2.mysql查询很容易,关键是要把id,text,parentId查出来 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//myb…

【详解】换一个角度看Socket的数据读写

前言以前对IO.NIO还算了解,也写过Netty的项目.但是对底层的数据传递不是很了解,一直存有这方面的疑惑.但是由于有其他事情就被打断了.前阵子因为想要了解volatile关键字的原理,学习了下JMM(Java内存模型),了解到对象数据是如何存储的.后来又想知道Tomcat是如何传递Http报文的,源码翻着翻着就到了Socket,想来Socket还有些东西没学清楚,就干脆乘着兴致查阅了不少资料. 这里就以数据读写位置为中心,整理分享一下相关内容吧. 整体视图从“互联网” 到“本机网卡” 网…

tensorflow学习之路----保存和提取数据

#保存数据注意他只能保存变量,不能保存神经网络的框架.#保存数据的作用:保存权重有利于下一次的训练,或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高import tensorflow as tf#注意:在保存变量的时候,一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="Weights")baises = tf.Variable([…

设计时数据源：在PostgreSql 数据查询中使用参数过滤

在上一篇文章中,我们学习了如何设计时连接PostgreSQL 数据库及环境搭建.本节我们来学习使用PostgreSql 数据源时,创建数据集时带参数过滤的查询语句写法. 在报表中包含两种参数,可参考博客[使用ActiveReports 设置参数下拉框以及实现数据过滤],所以本文主要讲解在Postgresql 中带参数的数据过滤的具体写法. 在PostgreSQL 需要安装Odbc驱动,所以在参数语法,在文档中有详细说明: 但有时候使用@符号报错时,我们需要使用?来替换@符号. 在PostgreS…

在dubbo的一端，看Netty处理数据包，揭网络传输原理

如今,我们想要开发一个网络应用,那是相当地方便.不过就是引入一个框架,然后设置些参数,然后写写业务代码就搞定了. 写业务代码自然很重要,但是你知道: 你的数据是怎么来的吗?通过网络传输过来的呗. 你知道网络是通过什么方式传输过来的吗?光纤呗,TCP/IP协议呗. 看起来都难不住我们的同学们,但是,以上问题都不是我们关注的重点,我们今天要关注的是,TCP.IP协议是如何把数据传输到我们的应用服务器,而且准确地交到对应的业务代码手上的? 我们也不关注TCP协议的三次握手四次挥手,我们只需要确认一点,…

wordpress非管理员看不到数据需有manage_options权限

今天ytkah在调试一个新功能的时候发现wordpress非管理员看不到一些插件的数据,比如editor,添加一些用户权限还是不行,不得已直接把administrator所有的权限都添加测试一遍,最后才发现需要有manage_options权限,mark一下…

Interviewe HDU - 3486 （ST表+枚举）（非二分，看下这个数据、）

YaoYao has a company and he wants to employ m people recently. Since his company is so famous, there are n people coming for the interview. However, YaoYao is so busy that he has no time to interview them by himself. So he decides to select exact m i…

使用Tensorflow搭建回归预测模型之二：数据准备与预处理

前言: 在前一篇中,已经搭建好了Tensorflow环境,本文将介绍如何准备数据与预处理数据. 正文: 在机器学习中,数据是非常关键的一个环节,在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的. 一.数据准备: 一般分为三个步骤:数据导入,数据清洗,数据划分. 1.数据导入: 数据存放在原始格式多种多样,具体取决于用于导入数据的机制和数据的来源.比如:有*.csv,*.txt,*xls,*.json等. 2.数据清洗: 数据清洗主要发现并纠正数据中的错误,包含检查数据的一致性,数据的无效值,以及缺…

Redis设计与实现2.2：数据持久化

数据持久化这是<Redis设计与实现>系列的文章,系列导航:Redis设计与实现笔记 RDB持久化 RDB 持久化功能所生成的 RDB 文件是一个经过压缩的二进制文件,通过该文件可以还原生成 RDB 文件时的数据库状态. 基本使用另外,由于AOF文件更新更频繁,所以: 优先使用AOF进行还原只有AOF关闭时才会进行RDB备份 BGSAVE 虽然是非阻塞的,但是在进行时会拒绝掉 SAVE.BGSAVE命令,BGREWRITEAOF 会被推迟到执行完再执行. 而如果 BGREWRITEAOF…

Unity应用架构设计(5)——ViewModel之间如何共享数据

对于客户端应用程序而言,单页应用程序(Single Page Application)是最常见的表现形式.有经验的开发人员往往会把一个View分解多个SubView.那么,如何在多个SubView之间『共享数据』是一个很棘手的事情.又因为ViewModel才是真正为View提供数据来源,所以本质上『共享数据』指的是多个ViewModel之间共享同一块数据控件. JavaScript中的原型链谈到『共享』两字,脑海里跳出第一个印象就是『继承』.对吧,因为你是父母的孩子,所以理所当然你可以和父…

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