TensorFlow运行中常用到一些Python第三方模块: numpy 存储和处理大型矩阵的科学计算包 maplotlib 最著名的绘图库 jupyter scikit-image 图像预处理 librosa 音频特征提取的第三方库 nltk 包含着大量的语料库,方便完成自然语言处理的任务,包含分词.词性标注.命名实体识别(NER)及句法分析 keras tflearn

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli

对于简单的场景来讲,在MEF中导入依赖模块非常简单,只要用ImportAttribute标记依赖的成员,MEF模块会自动找到并创建该模块.但有的时候我们依赖的模块是上下文相关的,此时MEF框架的自动组装满足不了我们的需求了,这里以我之前的文章的一个Log插件为例: class HostModule    {        [Import]        ILogger logger = null; public string Name { get; private set; } public H

lm (List Loaded Modules) lm命令显示指定的加载模块.输出包括模块的状态和路径. lmOptions [a Address] [m Pattern | M Pattern] 参数: Options以下选项的任意组合:D----使用调试器标记语言显示输出.o---仅显示加载的模块.l---仅显示其符号信息已加载的模块.v---显示详细信息. 显示所包括的符号文件名称. 图像文件名称. 校验和信息. 版本信息. 日期戳,时间戳和是否托管该模块的信息代码 (CLR). 如果相关

我们学习一个新的技术,熟练的使用之后,就应该去探索它的原理.这篇文章我们来探索下requirejs的原理. 从4个场景来探索requirejs的原理 场景1. 定义一个require依赖b模块 场景2. 定义一个require依赖模块b,模块b依赖模块c 场景3. 定义一个依赖来自外部的js模块 场景3. 当出现循环依赖时 本篇博客讲场景1 步骤一,断点代码到define方法,我们传入的name,deps和callback被push到golbalDefQueue数据中 步骤二,断点到requir

在python交互模式下输入: help('modules') #可以显示出已安装的模块 在python交互模式下输入: import sys sys.path #可以显示出模块搜索路径 增加搜索路径的方法: 一. sys.path.append() #此方法仅临时修改搜索路径,程序运行完成即结束 二. 在系统环境变量中添加PYTHONPATH,添加方法类似于PATH,如: export PYTHONPATH=/home/username/programs/bin:$PYTHONPATH

RequireJS 循环依赖 开始学习使用RequireJS之后做了几个小例子,之后想着把手头的项目也用RequireJS写一遍试试.感觉胜利就在前方了,忽然发现始终卡在一个问题上: 很常见的一个问题,根源就是获取不到当前的函数,反复检查了代码,发现并没有异常,纠结许久. 忽然想到之前看API的时候提到的“循环依赖”,当时“循环依赖比较罕见,它也是一个重构代码重新设计的警示灯.”让我直接忽略了这一部分的内容. 循环依赖,指的是两个模块之间相互依赖,即a依赖b,同时b依赖a,那么在这种情况下当b的

直接上过程图(平台为Anaconda): 默认已经配置完了tensorflow的3.5的环境 我这里已经安装完成 接下来,就可以在python文件中引入模块了 from PIL import Image

1.安装pipreqs pip install pipreqs 2.导出requriements.txt文件 在windows中,终端切换到项目所在的文件夹下: 运行: pipreqs ./ 如果遇到如下错误: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 776: illegal multibyte sequence 解决方法: pipreqs ./ --encoding=utf8 3.安装依赖模块 pip

一.入口文件main.js var isd = require('./depend.js'); if(isd.isDepend){ console.log('有依赖模块'); } else { console.log('没有依赖模块'); } 二.依赖模块depend.js var isDepend = true; module.exports = { isDepend: isDepend } 三.出口文件bundle.js 1.浏览代码 2.本质 // 实际就是一个自执行函数 (functio

一.入口文件main.js import { isDepend } from './depend.js'; import { fn } from './depend2.js'; if(isDepend){ console.log('依赖模块1'); } else { console.log('没有依赖模块'); } fn(); function mainFn(){ console.log('这是主模块'); } 二.依赖模块depend.js const isDepend = true; exp

saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 在模型的训练阶段,同时要保存tfs需要的saved_model该如何去做呢,就是在你模型训练已经完成,要保存成模型文件.pb或者.meta的形式,此时你就可以保存成tfs需要的文件格式.pbtxt,对应目录下生成saved_model.pbtxt和variabl

使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块.但有些时候可以一起混用. 下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv).池化操作(pooling).归一化.loss.分类操作.embedding.RNN.Evaluation. (2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn

我在service1模块里依赖了common模块,开发的时候包都能正常引用到,启动也能正常测试访问,可是奇怪的是,当我要打包成jar包时,就提示service1里依赖common的包都不存在,之前从没遇到过这种问题,有清楚这是什么原因造成的吗??? 进一步测试问题,初步发现问题 那就是在公共模块common里不要引入下面这个: <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</g

看过前面的例子,会发现实现深度神经网络需要使用 tensorflow.nn 这个核心模块.我们通过源码来一探究竟. # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. #

npm下载安装的第三方模块包官网(提供包名和使用方法):https://www.npmjs.com/ 淘宝镜像(国内,比较快):https://npm.taobao.org/ commonjs01.js: //通过npm下载安装第三方模块; cmd----cd 要使用第三方模块的项目目录----npm install 第三方模块包名 --save install可以简写成i,--save表示把安装的模块(依赖模块)写入package.json的配置文件中. var sd = require('s

在gulpfile.js中定义任务的时候,需要引用不同的模块,这些模块需要使用 npm install --save-dev 命令进行安装,非常的繁琐.可以使用一个名为gulpfile-install的模块,使用下面命令进行安装: npm install -g gulpfile-install 安装成功之后就可以在项目根目录(存放gulpfile.js的目录)下,直接执行 gulpfile-install 命令就可以自动根据引用的模块进行安装了,非常方便.

辅助函数 slim.arg_scope() slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值,在scope内,我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍,注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能, with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], trainable=True, activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_

express中模块引擎的切换 4.x 示例: 如果要将默认的模块引擎切换至指定的模块引擎,用layout render.get('/',function(req,res,next){ res.render('index',{title:'pcat',layout:'layout2'}); }); 默认是用layout.ejs引擎~~

将数据转化成tfrecords的形式 import os import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.image as mpimg import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt from scipy import misc #import driving_data imageFold = 'X' imageLabelFil

""" 分页组件 """ class Pagination(object): def __init__(self, current_page, all_count, base_url, query_params, per_page=20, pager_page_count=11): """ 分页初始化 :param current_page: 当前页码 :param per_page: 每页显示数据条数 :param