转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7416551.html 参考网址: http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53004903 前段时间用过,结果今天用,又忘了怎么正常显示loss之类的了.测试了一下,能用了,所以还是记一下吧,免得再忘了... 假设程序所在文件夹为/home/xxx/code/train,保存的结果位于/home/xxx/code/train/result.里面…

在提供用户修改资料/密码等功能的时候,往往希望给用户这样的使用体验,在不跳转,不弹框的情况下完成对这些功能的操作. 这可以通过一种效果来实现,在同一页面下阴影覆盖整个当前网页并使得原网页中元素无法使用,同时让可以使用的特定的修改框浮于阴影之上 如下面的效果示例: 思路是设置一个div作为body元素的直接子元素,让其width和height均为100%,然后让它在一开始处于隐藏状态,而中间修改框页同样在一开始隐藏. 此外,两者均使用绝对定位position:absolute;以使其脱离html的…

最近在使用sdl做视频显示,因为需要显示文字,所以就找了sdl的拓展库,sdl_ttf来做文字显示. 这里说明一下:sdl_ttf不支持多线程,官方上面有说明,它不是多线程安全的. 所以当我最初使用sdl_ttf来做多线程显示文字的时候,就会出现崩溃的问题. 崩溃的地方老是出现在:FT_Load_Glyph这个函数. 然后我就发现,原来sdl_ttf不支持多线程,而sdl_ttf下的freetype它其实也是非多线程安全的,也只单线程使用. 同时在查找的过程中,我找到了几个很有用的帖子,这里贴出…

显示隐藏文件夹 1. 显示:defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool true 第一步:命令行执行上述命令:…

首先,下载一张png格式的图片(注意:只支持png格式),命名为1.png.然后,打开PythonShell,输入以下代码: import tensorflow as tf # 获取图片数据 file = open('1.png', 'rb') data = file.read() file.close() # 图片处理 image = tf.image.decode_png(data, channels=4) image = tf.expand_dims(image, 0) # 添加到日志中…

import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_di…

1.首先全局设置:Options - Global Options - Terminal - Appearance - Maximumcolumns 最大只能设置成1024(推荐256),设置越大越占用内存,并选上show horizontal scrollbar,然后重启SecureCRT: 2.然后session设置:Options - Session Options(或者Global Options - General -Default Session - Edit Default Ses…

using System; using DevExpress.ExpressApp; using DevExpress.ExpressApp.Win.Editors; using DevExpress.Utils.Menu; using DevExpress.XtraGrid.Menu; using DevExpress.XtraGrid.Views.Grid; namespace E968.Module { public class ListViewFooterMenuViewControll…

SOURCE="${BASH_SOURCE[0]}" BIN_DIR="$( dirname "$SOURCE" )" while [ -h "$SOURCE" ] do SOURCE="$(readlink "$SOURCE")" [[ $SOURCE != /* ]] && SOURCE="$DIR/$SOURCE" BIN_DIR="$…

Tensorboard显示计算图节点信息 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 TensorFlow不仅可以展示计算图的结构,还可以展示TensorFlow 计算图上每个节点的基本信息以及运行时消耗的时间和空间.这可以帮助更加有针对性地优化TensorFlow 程序,使得整个程序的运行速度更快.使用TensorBoard 可以非常直观地展现所有…

作者:freewind 比原项目仓库: Github地址:https://github.com/Bytom/bytom Gitee地址:https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom 在前一篇文章中,我们试图理解比原是如何交易的,但是由于内容太多,我们把它分成了几个小问题,并在前一篇解决了"在dashboard中如何提交交易信息",以及"比原后台是如何操作的". 在本文我们继续研究下一个问题:在提交的交易成功完成后,前端会以列表的方式…

作者:freewind 比原项目仓库: Github地址:https://github.com/Bytom/bytom Gitee地址:https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom 在前几篇里,我们研究了比原是如何通过web api接口来创建密钥.帐户和地址的,今天我们继续看一下,比原是如何显示帐户余额的. 在Dashboard中,左侧有一栏名为"Balances"(余额),点击后,我们可以看到每个帐户当前有多少余额,如下图: 这又是怎么实现的呢?我们…

按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示No dashboards are active for the current data set.这就很奔溃了.为此,找了很多博客,特地总结一番. 本文包含TensorBoard的使用及启动方法,以及针对该问题的一些解决方案. TensorBoard的使用及启动方法 先看一个例子,代码如下: import tensorflow as tf # 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作. in…

首先看到训练时会在命令行里输出 loss 和 total loss,那是怎么做到的呢,通过分析 train.py 源码,看到如下代码 total_loss = tf.cond( should_log, lambda: tf.Print(total_loss, [total_loss], 'Total loss is :'), lambda: total_loss) summaries.append(tf.summary.scalar('total_loss', total_loss)) 是把 t…

一.在代码中标记要显示的各种量 tensorboard各函数的作用和用法请参考:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #设置当前工作目录 os.chdir(r'H:\Notepad\Tensorflow') def add_layer(inputs, in_size, ou…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods_2.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/les…

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu…

我在学习过程中遇到了tensorboard无法启动的问题. 按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示 No dashboards are active for the current data set. 如下图:   这种情况下,我在网上并没有看到非常直接的解决方法,最后在群里跟大家讨论找到了解决方法,这里跟大家分享一下启动tensorboard的正确姿势. 利用最简单的向量相加的例子. 代码如下:   import tensorf…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf…

数据集: https://grouplens.org/datasets/movielens/ ml-latest-small 协同过滤算法理论基础 https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681 相似度计算主要有三个经典算法:余弦定理相似性度量.欧氏距离相似度度量和杰卡德相似性度量.下面分别进行说明: 余弦定理相似性度量       三角形余弦定理公式:,由该公式可知角A越小,bc两边越近.当A为0度时,bc两边完全重合. 当b…

今天跑一个模型,程序都没变,就配置文件变了.但是总是很快就显示loss为nan. 检查配置文件还是不行,把其中loss改为0还是不行.最后搁置了一下,再回头对比一下电脑上的和服务器上的,发现一个配置文件的初始学习率设置是0.01,而我要做的是ft,要从0.001开始,于是改掉从新跑上模型.大松一口气啊,一天折腾下来,终于找到原因了,想到我是直接从原始训练模型哪里拷贝的配置文件,学习率却忘记调整了.正好看到同事说这个问题大多是参数设置的问题,不会是数据的问题,更是松了一口气啊. 模型训练需要积累的…

前面我们用Tensorboard显示了tensorflow的程序结构,本节主要用Tensorboard显示各个参数值的变化以及损失函数的值的变化. 这里的核心函数有: histogram 例如: tf.summary.histogram(layer_name + "/weights", Weights) 这里用tf.summary.histogram函数来显示二维数据在不同网络层的变化情况,其中第一个参数是名字,可以用/来进行分层显示,第二个参数就是相应变量的值. scalar tf.…

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在…

https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator.具体而言,本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClassifier 在解决鸢尾花问题时的行为.要详细了解鸢尾花问题,请参阅预创建的 Estimator 这一章. 要下载和访问示例代码,请执行以下两个命令: git clone https://github…

不带dropout程序并通过tensorboard查看loss的图像 """ Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ from __future__ import print_function import tensorflow as tf from sklea…

tf中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化,日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法. tf.summary中summary是tf中的一个py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夹下,提供了像tf.summary.scalar.tf.summary.histogram 等方法,用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据转换成 protocol buffer 数据…

MNIST数据集上简单CNN实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN 少说废话多写代码 下载并读取MNIST数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.lea…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝.而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary…

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程…