“计算图”(computational graph)是现代深度学习系统的基础执行引擎,提供了一种表示任意数学表达式的方法,例如用有向无环图表示的神经网络. 图中的节点表示基本操作或输入变量,边表示节点之间的中间值的依赖性. 例如,下图就是一个函数 ( 的计算图. 现在给定一个计算图,请你根据所有输入变量计算函数值及其偏导数(即梯度). 例如,给定输入,,上述计算图获得函数值 (:并且根据微分链式法则,上图得到的梯度 ∇. 知道你已经把微积分忘了,所以这里只要求你处理几个简单的算子:加法.减法.乘

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上一节我们介绍了路由服务(Routing)的基本功能,今天教大家如何配置. Neutron 的路由服务是由 l3 agent 提供的. 除此之外,l3 agent 通过 iptables 提供 firewall 和 floating ip 服务. l3 agent 需要正确配置才能工作,配置文件为 /etc/neutron/l3_agent.ini,位于控制节点或网络节点上. interface_driver 是最重要的选项,如果 mechanism driver 是 linux bridge,

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可参照:http://blog.csdn.net/wince_lover/article/details/51456745 1. Refer to <基于i.mx6处理器的Yocto项目及Linux软件开发> Yocto Project Build:step3中提到的manifest目录是:.repo/manifests/default.xml 这篇文章是基于L3.10.17,也提到了repo init不成功的解决方法 如果只是想快速建立起yocto project,可以参照project的跟

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图

Neutron 的路由服务是由 l3 agent 提供的. 除此之外,l3 agent 通过 iptables 提供 firewall 和 floating ip 服务.     l3 agent 需要正确配置才能工作,配置文件为 /etc/neutron/l3_agent.ini,位于控制节点或网络节点.     interface_driver 是最重要的选项 如果 mechanism driver 是 linux bridge,则: interface_driver = neutron.a

参考:中国大学MOOC 北京大学 曹健<TensorFlow笔记> 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型. 张量(tensor):多维数组 阶:张量的维数 维数 阶 名字 例子 0-D  0     标量         s=1 2 3 1-D  1 向量 v=[1,2,3] 2-D  2 矩阵 m=[[1,2,3],[4,5,6]] 3-D  3 张量 t=[[... 张量可以表示0阶到n阶的数组(列表) i