会话模式一: 需要明确调用会话生成函数和关闭函数 # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 使用创建好的会话进行运算 sess.run("要运算的对象") # 关闭会话使本次运行使用的资源得以释放 sess.close() 会话模式二: 创建一个会话,并通过python上下文管理器管理会话 with tf.Session() as sess: sess.run(...) # 括号里是要运行的对象 # 计算结束后会自动关闭会话(仅能在with内部使用) 通过会话获取张

武汉附近的同学们有福了,这是全球第一次关于Autodesk viewer的教室培训. :) 你可能已经在各种场合听过或看过Autodesk最新推出的大模型浏览器,这是无需插件的浏览器模型,支持几十种数据格式.目前该产品还没有正式发布,但如果你感兴趣,座位紧张,赶紧报名:   http://www.autodesk.com.cn/adsk/servlet/item?siteID=1170359&id=23581540  (这是系列培训中的一部分)   通用无插件大模型浏览器–Autodesk Vi

个人认为PowerDesigner 最大的特点和优势就是1)提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体:而且2)这些不同的人在建模的过程中可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析]),对于大型的软件开发过程中的团队协作相当有利.Powerdesigner

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摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q

文心大模型api使用 首先,我们要获取硅谷社区的连个key 复制两个api备用 获取Access Token 获取access_token示例代码 之后就会输出 作文创作 作文创作:作文创作接口基于文心ERNIE 3.0 Zeus大模型,用户按规定的prompt模板输入上文,接口自动生成不同长度的下文. 接口要求 接口调用流程 请求参数 参数 返回参数 错误代码 任务模板 shell python go 首先,我们要获取硅谷社区的连个key 复制两个api备用 获取Access Token 请求

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te

1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本) 本项目原链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1 本项目主要是为了直接提供一个可以运行ERNIESage模型的环境, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/develop/examples/erniesage/README.md 在很多工业应用中,往往出现如下图所示的一种特殊的图:Te

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变

使用之前那个格式写法到后面层数多的话会很乱,所以编写了一个函数创建层,这样看起来可读性高点也更方便整理后期修改维护 #全连接层函数 def fcn_layer( inputs, #输入数据 input_dim, #输入层神经元数量 output_dim,#输出层神经元数量 activation =None): #激活函数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev = 0.1)) #以截断正态分布的随机初始化

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放系数,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

HInton第9课,这节课没有放论文进去.....如有不对之处还望指正.话说hinton的课果然信息量够大.推荐认真看PRML<Pattern Recognition and Machine Learning>. 摘自PRML中22页. 正文: 一.提高泛化方法的概述 在这部分中,将会介绍通过减少(当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的)过拟合来提高模型的泛化能力,将会介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过

摘要:OSI参考模型和Internet模型(或称TCP/IP模型)作为计算网络发展过程影响力大的两大模型,它们共同之处是:都采用了层次结构的概念,从分析两者的异同入手,找出OSI的消亡和Internet模型(TCP/IP)的发展原因. 关键词:OSI参考模型,TCP/IP参考模型 引言 OSI参考模型与TCP/IP模型的共同之处是:他们都采用了层次结构的概念,在传输层定义了相似的功能,但是二者在层次划分与使用的协议上是有很大差别的,也正是这种差别对两个模型的发展产生的两个截然不同的局面,OSI参

在Windows上PHP默认的Session服务端文件存放在C:\WINDOWS\Temp下,如果说并发访问很大或者 session建立太多,目录下就会存在大量类似sess_xxxxxx的session文件,同一个目录下文件数过多会导致性能下降,并且可能导致受到 攻击最终出现文件系统错误.针对这样的情况,PHP本身体提供了比较好的解决办法. 打开 php.ini ,查找Session设置部分中以下一项: session.save_path = “N;/path” session.save_pat

对话机器学习大神Yoshua Bengio(下) Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在

什么是Session? web是无状态,这意味着每次页面被回传到服务器时,都重新生成一个web页面类的一个新的实例.众所周知http时无状态的协议.它不能获得客户端的信息.如果用户录入了一些信息,当跳转到下一个页面时,数据丢失,再也不能获得那些数据.我们需要保存这些数据,Session提供了一种把这些信息保存在服务器内存中的一种方式.它能存储各种数据类型包括自定义对象.每个客户端的Session是独立存储. 用session做状态管理是asp.net最好的特性之一.因为它是安全的,对用户透明,能

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第六章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第五章 - 利用iOS技术特性打造最佳体验 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 到目前为

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

环境:skyline TerraExploere 6.6.1,win10 专业版 64位,ie 11 情况描述:在ie下浏览三维场景,ie占用内存不断增大并且内存占用固定在一个最高范围内,三维场景中部分模型无法显示 解决方式: 1.找出ie的exe PS(postscript):如果操作系统是64位,就 要用32位的ie 2.把找到的iexplore.exe文件复制一份,复制到别的目录进行操作(最好不要在原文件.源目录上操作,我就不小心把文件弄来启动不了了) 2.打开visual studio