tensorflow读取本地MNIST数据集 数据放入文件夹(不要解压gz): >>> import tensorflow as tf >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>> MNIST_data =r'D:\tensorflow\mnist' >>> mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

原文:ArcGIS Portal 10.4 本地坐标系的web 3d地形展示制作说明 ArcGIS Portal 10.4 本地坐标系的web 3d地形展示制作说明 By 李远祥 ArcGIS Portal在10.4版本开始支持本地坐标系的三维展示,可以说是ArcGIS产品Web3D的又一进步.但实测发现,还是有一些地方需要注意,并不像直接使用Web墨卡托和网络服务那边顺利.     这里测试的主要是地形数据展示.涉及到两方面,一是基础的DEM数据,用于整个地形的高低起伏,原则上是不展示,将底图

django1.10使用本地静态文件方法 本文介绍的静态文件使用,是指启动web站点后,访问静态资源的用法,实际静态资源地址就是一个个的url 如果没有启动web站点,只是本地调试html页面,那直接用相对路径访问资源即可   1.settings.py中加入下面两句话(应该是默认的,不需要增加) STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static')   说明: 1.STATIC_URL为访问静态资源的链接,

Windows 10 Tensorflow 2 gpu正式版安装和更新日志 Tensorflow 2.0.0 released on2019年10月1日星期二 Link: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 本日志是win 10下tf2.0.0正式版的重新安装/更新的精确技术文档. Steps as follows: Step 1: enter into tf installing folder C:\Prog

我们的模型训练出来想给别人用,或者是我今天训练不完,明天想接着训练,怎么办?这就需要模型的保存与读取.看代码: import tensorflow as tf import numpy as np import os #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 之前遇到一些微软云的客户,在使用海外数据中心的时候,需要评估本地网络到微软云网络的延迟. 我们建议部署到微软云上的服务,离最终客户越近越好. 所以我们在选择数据中心的时候,需要做一下测试,(请用PSPing等工具,ping等基于ICMP协议的命令被微软云禁用,无法使用) 我这里还有一些Azure Latency测试网站,可以测试本地网络到微软云数据中心的延时,测试结果仅供参考: 1. http://www.azurespeed.c

代码 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy): c=tf.constant(2,d

树莓派 装机后必要的操作 - 实现本地电脑与远程桌面之间复制粘贴(传输)文件 我的树莓派型号:Raspberry Pi 2 Model B V1.1 装机系统:NOOBS v1.9.2 PC端系统:win10 x64 操作系统 我的解决方法是:使用 FileZilla软件 进行文件的上传和下载. FileZilla 软件 下载地址:https://filezilla-project.org/download.php 你需要做的只有在本地电脑上下载: FileZilla软件 ,就可以了.不需要再树

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a

在Windows10中,当我们安装某些软件的时候会提示"你的电脑上的应用需要使用以下Windows功能:.NET Framework 3.5(包括.NET 2.0和3.0)",由于网络原因,下载特别慢,所以我们可以利用windows10的ISO镜像进行离线安装net3.5. 首先在Win10 ISO文件上点击右键,选择"装载".此时"这台电脑"中就会显示虚拟光驱"DVD驱动器(G)"(注意:"G"因你的盘符

安装win64OpenSSL-1_1_0j后重新启动:以管理员权限启动powershell; 执行以下命令 set OPENSSL_CONF=c:\xampp\apache\conf\openssl.cnf openssl req -config c:\xampp\apache\conf\openssl.cnf -new -out c:\xampp\apache\conf\server.csr -keyout c:\xampp\apache\conf\server.pemopenssl rsa

win7 单击右下角无线网图标,选择已连接的无线网 右击无线网名称,选择属性 点击标题栏的安全,再点击显示字符,即可显示wifi密码明文 win10 控制面板[查看方式选类别]-查看网络状态和任务 点击   连接:无线网名称 选择无线属性 转到标题栏的安全,显示字符,即可显示wifi密码的明文

本文由云+社区发表 作者:[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得到各行各业的追捧,这背后来自于各种力量的推动,诸如深度学习算法的突破.硬件计算能力的提升.不断增长的大数据分析需求等.从2017年的迅猛发展,到2018年的持续火爆,国内外各个巨头公司如腾讯.阿里.百度.Google.微软.Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵,毫无疑问,这一技术未来将会深

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga

如今,移动互联网已经成为互联网组成的非常重要的一个分支,如果说以前对移动页面没有很规范的优化和高质量内容评判划分标准,但现在随着各大搜索引擎发布了移动建站指南,图文并茂的描述了如何提高移动站在百度质量度的等级,移动端的SEO优化也受到广大站长和SEO的青睐. 以目前欢欢测试的数据来看,关键词研究.网站架构和URL设计.页面关键词布局.文案写作.导航及内部链接系统设计等大部分PC版网站优化技术依然适用,没必要把移动页面优化当成一个和PC页面优化完全不一样的技术,说到底,为搜索用户提供高质量内容的目

本地创建SVN仓库,就算是自己平时写代码也养成使用SVN的习惯. 环境: OS:Mac OS X10.9.1 SVN Version:1.7.10 创建本地SVN仓库: $svnadmin create /Users/StephenLee/my_SVN (现在可以直接使用了,但是最好还是创建常用的目录) 创建trunk,branch,tag目录: $cd /Users/StephenLee/my_SVN $mkdir trunk $mkdir branch $mkdir tag import项目

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework.深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口.稳定的运行时.高效的算子,以及完备的通信层和设备层管理层.因此,各大公司早早的就开始了深度学习框架的研发,以便能占领市场.当前的框架有数十种之多,主流的如下(截止到2018年11月) 显然TensorFlow是独一无

操作环境: windows系统 本地已安装git 步骤 1.右键进入git bash 2.进入本地仓库,如果有,则跳到步骤3.如果没有,则找到要作为仓库的文件夹,例如e://git//repository,执行命令git init,执行完成后,该目录下出现一个隐藏文件.git 3.执行命令ssh-keygen -t rsa -C "youremail",按顺序按三次回车即可,也可以输入你想要的key. 4.完成上列步骤后,在c://windows/users/administrator