原因是使用Adam优化函数时,Adam函数会创建一个Adam变量,目的是保存你使用tensorflow创建的graph中的每个可训练参数的动量, words/_word_embeddings:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/bias:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/kernel:0 bi-lstm/bi

 一. linux 内核printk机制     1.1. Android内核是基于Linxu kernel的,因此其log机制也是通用的,在Android内核中使用printk函数进行Log输出.与c语言的printf类似,printk提供格式化输入功能,同时,它也具有所有LOG机制的特点--提供日志级别过虑功能.printk提供了8种日志级别(详细的定义在include/linux/kern_levels.h中): 1.2. printk的最简单的使用方法: 1.3. printk的带格式化

启动时添加环境变量 export TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1 ,这样可以打印VLOG(1)的log

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('./model.ckpt-100') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map:

在学习深度学习等知识之前,首先得了解著名的框架TensorFlow里面的一些基础知识,下面首先看一下这个框架的一些基本用法. import tensorflow as tf a = 3 # Python中普通的变量创建方式 # Create a variable. w = tf.Variable([[0.5, 1.0]]) # tensorflow创建变量方式 x = tf.Variable([[2.0], [1.0]]) y = tf.matmul(w, x) # 矩阵内积 变量的操作 pri

在Makefile中找到的重要信息: (1)连接脚本 通过连接脚本,知道的信息: (1)入口符号 stext (2)入口连接地址 0xC0000000 + 0x00008000 根据入口符号,可以找到head.S为第一个文件 head.S #define KERNEL_RAM_VADDR (PAGE_OFFSET + TEXT_OFFSET) #define KERNEL_RAM_PADDR (PHYS_OFFSET + TEXT_OFFSET) 从这里可以知道虚拟地址和物理地址,就可以知道之后

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

一.USB协议基础知识   前序:USB概念概述 USB1.0版本速度1.5Mbps(低速USB) USB1.1版本速度12Mbps(全速USB)  USB2.0版本速度480Mbps(高速USB). USB 分为主从两大体系,一般而言, PC 中的 USB 系统就是作主,而一般的 USB 鼠标, U 盘则是典型的 USB 从系统. USB主控制器这一块,我们至少要开发出 USB 的主控制器与从控制器,鼠标是低速设备,所需的是最简单的一类从控制器.主控制器则复杂得多,因为太过于复杂了,所以就形成

import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.slim import nets slim = tf.contrib.slim import numpy as np /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to

[作者] 王栋:携程技术保障中心数据库专家,对数据库疑难问题的排查和数据库自动化智能化运维工具的开发有强烈的兴趣. [问题描述] 最近我们有多台MongoDB的服务器CentOS 7.1系统发生了crash,会不定期的自动重启. [排查思路] 1.碰到linux系统crash的问题,我们首先想到的是排查系统日志/var/log/message,看是否有硬件问题或其他原因.抽查了多台服务器在crash的时间点message中都没有记录异常信息. 2.对于CentOS 7的系统,我们可以使用jour

资源 ucore在线实验指导书 我的ucore实验代码 题目:理解通过make生成执行文件的过程 列出本实验各练习中对应的OS原理的知识点,并说明本实验中的实现部分如何对应和体现了原理中的基本概念和关键知识点. 操作系统镜像文件ucore.img是如何一步一步生成的?(需要比较详细地解释Makefile中每一条相关命令和命令参数的含义,以及说明命令导致的结果) 一个被系统认为是符合规范的硬盘主引导扇区的特征是什么? 解答 题目1的解答 等完成lab1后再回头总结. 题目2的解答 首先具体分析Ma

Anaconda配置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 查找软件 anaconda search -t c

概述 滤镜最早的出现应该是应用在相机镜头前实现自然光过滤和调色的镜片,然而在软件开发中更多的指的是软件滤镜,是对镜头滤镜的模拟实现.当然这种方式更加方便快捷,缺点自然就是无法还原拍摄时的真实场景,例如无法实现偏光镜和紫外线滤色镜的效果.今天简单介绍一下iOS滤镜开发中的正确姿势,让刚刚接触滤镜开发的朋友少走弯路. 在iOS开发中常见的滤镜开发方式大概包括:CIFilter.GPUImage.OpenCV等. CoreImage CIFiltr CIFilter存在于CoreImage框架中,它基

Linux操作系统, 包括我们大家熟知的Android, Ubuntu, Centos, Red Hat, UOS等. 这些常用命令先大概了解下,当然能熟练掌握并运用到实际工作中那最好不过了. 后续技术篇,思维篇还会结合不通的测试场景, 列出这些命令更详细的使用描述. table.dataframe { font-family: verdana,arial,sans-serif; font-size:13px; color:#333333; border-width: 1px; border-c

写在前面 mxnet代码的规范性比Caffe2要好,看起来核心代码量也小很多,但由于对dmlc其它库的依赖太强,代码的独立性并不好.依赖的第三方库包括: cub dlpack dmlc-core googletest mkldnn mshadow onnx-tensorrt openmp ps-lite tvm 如果对于这些第三方库没有足够的理解,mxnet的核心代码看起来比较费劲.因此时间原因,本篇仅解析了mxnet对外的接口include目录,并且对于严重依赖第三方库的文件没有深入探究,只能

写在前面 在对Tensorflow的后端源码进行了拆解(参见tensorflow源码解析系列文章索引)之后,很想跟其它深度学习框架的实现进行对比,根据框架的流行程度,先选择了Pytorch.Pytorch的后端核心是直接复用了Caffe2,因此本文针对Caffe2源码的core模块进行了简单拆解. 目录 数据存储与表示 storage tensor blob qtensor 操作 observer observable operator 操作求导 operator_schema context

kernel中,dump_stack打印调用栈,print_hex_dump打印一片内存,记录一下

参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg 复习: tensorflow是通过

打印pb模型参数及可视化结构import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util tf.reset_default_graph() # 重置计算图 output_graph_path = '/home/huihua/NewDisk/stuff_detector_v1.pb' with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run