TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中: 确定要调整的超参数,并为

优化Linux内核参数/etc/sysctl.conf  sysctl  <高性能Linux服务器构建实战:运维监控.性能调优与集群应用> http://book.51cto.com/art/201202/314880.htm 2.6 Varnish优化 Varnish是否能稳定.快速地运行,与Linux本身的优化及Varnish自身参数的设置有很大关系.在安装配置完Varnish后,还必须从操作系统和Varnish配置参数两个方面对Varnish服务器进行性能优化,从而最大限度地发挥Varn

/etc/sysctl.conf 调优 & 优化Linux内核参数 from: http://apps.hi.baidu.com/share/detail/15652067 http://keyknight.blog.163.com/blog/static/3663784020104152407759/ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e2aeba30100uve3.html http://www.cnblogs.com/MYSQLZOUQI/p/5175432.

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,

一. 说到mysql的调优,有许多的点可以让我们去做,因此梳理下,一些调优的策略,今天只是总结下服务器参数的调优  其实说到,参数的调优,我的理解就是无非两点: 如果是Innodb的数据库,innodb_buffer_pool_size就开的尽可能大点,我一般都是开内存的80%左右 如果是MyISAM的数据库,key_buffer_size就尽可能的开的大点.  我觉得这是非常重要的两个参数,下面是重点介绍下,这两个参数的作用:  innodb_buffer_pool_size:  该参数是用来

训练一个神经网络的目的是啥?不就是有朝一日让它有用武之地吗?可是,在别处使用训练好的网络,得先把网络的参数(就是那些variables)保存下来,怎么保存呢?其实,tensorflow已经给我们提供了很方便的API,来帮助我们实现训练参数的存储与读取,如果想了解详情,请看晦涩难懂的官方API,接下来我简单介绍一下我的理解. 保存与读取数据全靠下面这个类实现: class tf.train.Saver 当我们需要存储数据时,下面2条指令就够了 saver = tf.train.Saver() sa

日前遇到一件事:WebBrowser中的网页会用到一个“大众”ActiveX控件,为了保证兼容性以及和其它程序互不干扰,我们采用这样一种方案: 1. 我们的软件会自带该控件: 2. 如果系统中已注册有该控件的话,我们不用会我们的控件进行覆盖注册: 3. 不管怎么样,我们的程序都只会加载我们自带的控件.   要做到第3条,显然要HOOK控件位置有关的注册表项.因为之前在做播放器时使用过同样的手段来处理媒体解码器,所以其实并没有什么难度.但事实上却差点阴沟里翻船.   我一定确定以及肯定的是,我需要

 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/haifeng_gu/article/details/78286895 Linux里面有两套管理网络连接的方案1: /etc/network/interfaces(/etc/init.d/networking) Network-Manager 这两套方案是冲突的,不能同时共存. 第一个方案适用于没有X的环境,如:服务器:或者那些完全不需要改动连接的场合. 第二套方案使用于有桌面的环境,特别是笔记本

TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.本文为全球电子商务部署NMT服务. 目前,将Transformer用作NMT系统的主要骨干,对基于经典RNN / LSTM模型的同等(甚至更高)精度进行高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍

在Windows的消息函数中,有两个非常熟悉的参数:wParam,lParam. 这两个参数的字面意义对于现在的程序来说已经不重要了,因为它是16位系统的产物,为了保持程序的可移植性,就将它保存了下来. 它的字面意义,w表示word,l表示long,对于32为系统来说,分别是无符号整数(unsigned int)和长整型(long),都是32位整数.所以,根据具体的消息解析参数即可,不用在乎其字面意义了. 下面是Windows的定义 /* Types use for passing & retu

package zhongqiuzuoye; //自己写的方法 public class Rect { public double width; public double height; Rect(double width,double height) //带有两个参数的构造方法,用于将width和height属性初化; { this.width=width; this.height=height; } Rect() //不带参数的构造方法,将矩形初始化为宽和高都为10. { width=10

JDK就是Java Development Kit.简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境. SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库.编译程序等. JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者.如果安装了JDK,会发同你的电脑有两套JRE: 一套位于 %Java_HOME%\jre 目录下.  另外一套位于 C:\Program F

一.前言 现在用H5开发个 web app 多么方便,兼容两大系统Andriod和IOS.但是为什么许多公司还要开发原生的APP?开发原生的APP就需要开发两套一套运行在Andriod系统的,一套运行在IOS系统的,麻不麻烦啊? 我咨询了一个专业做移动端的朋友说:H5做展示性的还可以,交互太多还是需要做原生的!具体我不懂不做过多描述了. 其实开发几套和我们今天的主题的没有多大的关系,只是一个引子. 今天就一支付宝.微信的例子解说最近正在看的设计模式-桥接模式. 例子只是加深对桥接模式的理解!!!

ci连贯操作的limit两个参数和sql是相反的 db->where("name =",'mary')->ge() name后面要有个空格否则报错当为一个字段 ->where(array('name'=>'ggg','id >' =>2)) ci中喜欢用下划线 order_by  select  from  limit

这两天在调优数据库性能的过程中需要降低操作系统文件Cache对数据库性能的影响,故调研了一些降低文件系统缓存大小的方法,其中一种是通过修改/proc/sys/vm/dirty_background_ration以及/proc/sys/vm/dirty_ratio两个参数的大小来实现.看了不少相关博文的介绍,不过一直弄不清楚这两个参数的区别在哪里,后来看了下面的一篇英文博客才大致了解了它们的不同. vm.dirty_background_ratio:这个参数指定了当文件系统缓存脏页数量达到系统内存

这两天在调优数据库性能的过程中需要降低操作系统文件Cache对数据库性能的影响,故调研了一些降低文件系统缓存大小的方法,其中一种是通过修改/proc/sys/vm/dirty_background_ration以及/proc/sys/vm/dirty_ratio两个参数的大小来实现.看了不少相关博文的介绍,不过一直弄不清楚这两个参数的区别在哪里,后来看了下面的一篇英文博客才大致了解了它们的不同. vm.dirty_background_ratio:这个参数指定了当文件系统缓存脏页数量达到系统内存

看了很多资料终于搞明白cache中absoluteExpiration,slidingExpiration这两个参数的含义. absoluteExpiration:用于设置绝对过期时间,它表示只要时间一到就过期,所以类型为System.DateTime,当给这个参数设置了一个时间时,slidingExpiration参数的值就只能为Cache.NoSlidingExpiration,否则出错: slidingExpiration:用于设置可调过期时间,它表示当离最后访问超过某个时间段后就过期,所

关于inflate参数问题,我想很多人多多少少都了解一点,网上也有很多关于这方面介绍的文章,但是枯燥的理论或者翻译让很多小伙伴看完之后还是一脸懵逼,so,我今天想通过三个案例来让小伙伴彻底的搞清楚这个东东.本篇博客我们不讲源码,只看使用.源码的解读会在下一篇博文中带来. inflate方法从大范围来看,分两种,三个参数的构造方法和两个参数的构造方法.在这两类中又有细分,OK,那我们就把各种情况都来演示一遍. 1.三个参数的inflate方法 方法头如下: public View inflate(

1,生产的NGINX环境,要指定自己的目录,而不是PROJ默认的. upstream ism_host { server ; } server { listen ; server_name localhost; location / { include uwsgi_params; uwsgi_pass ism_host; uwsgi_param UWSGI_SCRIPT settings.wsgi;//自己生产的WSGI文件 uwsgi_param UWSGI_CHDIR /ism/ism; i

不知的话,显示的时间是不一定是我们想要的.. http://blog.csdn.net/yuanchao99/article/details/16354163 Nginx打开目录浏览功能(autoindex) Nginx默认是不允许列出整个目录的.如需此功能,打开nginx.conf文件,在location server 或 http段中加入autoindex on;另外两个参数最好也加上去: autoindex_exact_size off;默认为on,显示出文件的确切大小,单位是bytes.

使用列表的sort方法可以进行排序,其中有两个参数用来表示排序的方式,代码: In [7]: a = ['x11','abc323','e26','112ddd'] In [8]: a.sort(key=len, reverse=True) In [9]: a Out[9]: ['abc323', '112ddd', 'x11', 'e26'] In [10]: a.sort(key=lambda x:x[-1]) In [11]: a Out[11]: ['x11', 'abc323', 'e