import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) # print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape) # print(mnist.test.images.shape,mnist.test.

由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问im

小编最近接的项目是有关报表开发的,很想把这部分知识分享出来.希望大家能够支持我!不多说,马上进入我们今天的话题. API基本知识 小编最近项目所做的是关于一个报表软件—FineReport报表开发的一些事,也许有人接触过,知识相通,我今天就把我做的分享出来.FineReport设计器与服务器不可能满足所有的需求,某些个性化需求可能无法实现.我们可以深入的开发与控制API接口.想要了解我们内核结构及api的使用,首先我们必须掌握一些基本的概念,下图就是我们内核的最基本图示.图是网上找的,有点不清楚

##tensorflow简单介绍: TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.https://www.tensorflow.org/TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图

c++的简单程序 练习一: #include <iostream>int main(){std::cout<<"你好c++\n";int x;std::cin>>x;std::cout<<x;return 0;} #:预处理标志,对文本进行预处理操作:预处理标志表示该行代码要最先进行处理,要在编译器编译代码之前运行.include:预处理指令 表示将<>内的文件读入. <...>头文件iostream(输入输出流)

1.1GTK+ 的简单程序HelloWorld 编译执行如图所看到的:

变量:强类型局部变量: 1.先赋值,后使用 2.作用范围:从定义开始,到所在代码块结束 3.重合范围内不允许重复命名 数据类型(8中基本类型) byte 1B -128~127 short 2B -32768~32767 int 4B long 8B l或L float 4B f 或F double 8B d或D 不加 boolean 1B true false char 2B 'A'对象类型 String "hehe"强制转换 int a=(int)12.5; 自动类型提升 a b

1.安装步骤:tar xvzf tornado-3.2.tar.gz cd tornado-3.2 python setup.py build sudo python setup.py install PS:<1>这里我用的是python3.2版本,系统python默认的是python2.6版本,因此在最后两步实际运行的命令是: python3.2 setup.py build : sudo python3.2 setup.py install<2>疑问?:这里安装好的tornad

准备工作 1.安装查看 Java 的版本号,推荐使用 Java 8. 安装 Flink 2.在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的.推荐通过 homebrew 来安装. brew install apache-flink 3.检查安装: flink --version 结果: Version: 1.6.0, Commit ID: ff472b4 4.启动 flink zhisheng@zhisheng  /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0/

.Net Core 跨平台:一个简单程序的多平台(windows.Linux.osx)发布 .Net Core 3.0 已于2019年9月23日发布了,包含了一些新特性,具体参见Announcing .NET Core 3.0 .NET Core是一个跨平台,高性能,开放源代码框架,用于构建现代的,基于云的,Internet连接的应用程序框架,其具有一下优点和特点: 跨平台:.NET Framework应用程序仅在Windows平台上运行,而.NET Core应用程序可以在Windows平台上开

TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包:                                               

今天我们通过tensorflow来实现一个简单的小例子: 假如我定义一个一元一次函数y = 0.1x + 0.3,然后我在程序中定义两个变量 Weight 和 biases 怎么让我的这两个变量自己学习然后最终学习的成果就是让Weight  ≈ 0.1和 biases ≈ 0.3. 开始吧! import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32

TF 手写体识别简单实例: TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算,其中也包括实现和训练深度神经网络模型.下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分,同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别. 基本设置 在我们构建模型之前,我们首先加载MNIST数据集,然后开启一个TensorFlow会话(session). 加载MNIST数据集 TensorFlow中已经有相关脚本,来自动下载和加载MNIST数据集.(脚本会自动创建MNIST_data文件夹来存储

以前玩游戏遇到一些实在过不去的管卡,经常会找一些游戏修改软件来修改游戏,让自己变得无比强大,将boss一路砍瓜切菜过足游戏瘾.其实游戏修改软件的功能大多都比较简单,我们可以通过windbg的一些简单命令同样也可以实现. 在这片文章中我们会通过一个简单的winform登录程序来演示将一系列简单调试命令联合运用,破解登录程序. 测试程序 登录程序界面 登录验证代码 private void btnLogin_Click(object sender, EventArgs e) { if (txtUse

cmake是linux平台下重要的工具,可以方便的组织makefile.之前一直在windows平台下进行软件开发,在vs2010的IDE里,只要一点run程序就能跑出结果.但是程序的编译并没有那么简单. 写一个程序大约可以分为以下几个部分 coding,写代码,可以写在记事本里. 组织编译文件.说明各个代码文件之间的关系. make&link,根据组织好的编译文件和连接关系,将编译好的碎片组织成一个完整的可执行文件. cmake完成的工作就组织编译文件,说明代码对库的调用关系以便于代码对库进行

简单计算器程序示例: # include <stdio.h> //1.头文件 //2.加法函数 int add(int a,int b)//3.函数定义方式 { //4.函数体 return a+b; //5.函数返回 } //减法 int move(int a,int b) { return a-b; } //乘法 int mul(int a,int b) { return a*b; } //除法 float divide(int a,float b) { ) //6.if判断语句 { re

本文参考和综合了多篇网络博客文章,加以自己的实践,最终终于在windows环境下,编译出可以用于C++程序调用tensorflow API的程序,并执行成功. 考虑到网络上关于这方面的资料还较少,特总结全过程如下,希望能帮助到有需要的码农朋友,文中有部分文字步骤是借鉴他人文章,引用路径在最后列出. 一.环境准备: 操作系统:windows8.1 安装visual stduio2015 安装Swigwin-3.0.12,注意其下载解压以后即可使用,本人放置路径在D:/lib/swigwin-3.0

安装tensorflow-gpu环境需要:python环境,tensorflow-gpu包,cuda,cudnn 一,安装python,pip3直接到官网下载就好了,下载并安装你喜欢的版本 https://www.python.org/ 提示:安装最后一步时记得勾选添加环境变量 在cmd输入pip3测试pip3能否使用,不能使用的话,手动打开python安装的路径,找到pip3文件,将路径加入环境变量 二,安装tensorflow-gpu 使用pip3安装即可:pip3 install tens

一.高级语言和低级语言   最初的计算机程序都是用0和1的序列表示的,程序员直接使用的是机器指令,无需翻译,从纸带打孔输入即可执行得到结果.后来为了方便记忆,就将用0.1序列表示的机器指令都用符号助记,这些与机器指令一一对应的助记符就成了汇编指令,从而诞生了汇编语言.无论是机器指令还是汇编指令都是面向机器的,统称为低级语言.因为是针对特定机器的机器指令的助记符,所以汇编语言是无法独立于机器(特定的CPU体系结构)的.但汇编语言也是要经过翻译成机器指令才能执行的,所以也有将运行在一种机器上的汇编语

在第一节<(1)汇编写入引导区,虚拟机启动步骤>中讲解到一个简单屏幕显示一川字符串,第二节讲到BIOS启动过程! 第一节中基本原理就是将那个汇编代码用nasm汇编器进行汇编成二进制,然后把这二进制文件写入模拟的软盘system.img[磁盘]的第0面0磁道第1扇区中!然后虚拟机加载此映射文件. BIOS读取硬盘0盘面0磁道1扇区[0磁头0柱面1扇区](C0-H0-S1)的MBR(主引导记录)到内存中指定区域(具体是BIOS提供的int 19中断例程加载MBR到RAM的0X00007C00H开始