1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁,在搭建神经网络(一)中,经历了数据集准备.前向传播过程设计.损失函数及反向传播过程设计等三个过程,形成计算网络,再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数.这样可以使得代码变得更加简洁,可以集中处理多个图和会话,明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法. 总而言之,我们先规划好计算图,再编写代码,之后调用tf.Session.run().简洁高效. 在实际代码中,一般写成下种形

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s

背景项目中用到多线程,对线程的执行顺序有要求: A.一个线程先收数据 B.一个线程处理数据 C.一个线程再将处理后的数据发送出去 要求三个线程按照ABC的顺序循环执行. 思路子类化多线程方法 重写子类的run函数,在run函数内用while(1)来常驻线程,循环体内通过检查全局变量来判断是否到自己执行,不是自己线程则跳过,是自己线程执行完后改变全局标志位.通过全局标志位来控制线程的执行顺序.所以需要一个全局变量来标记当前应当执行的线程,同时用一个互斥量来保护该全局变量.movetoThread多

tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操

io_service::work类可以使io_service::run函数在没有任务的时候仍然不返回,直至work对象被销毁. void test_asio_nowork() { boost::asio::io_service ios; PRINT_DEBUG("ios before"); ios.run(); PRINT_DEBUG("ios end"); } void test_asio_work() { boost::asio::io_service ios;

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :   QMainWindow(parent)   {   pThreadCon = new CSerialThread();   pThreadCon->start();       m_pTimer = new QTimer();   connect(m_pTimer,SIGNAL(timeout()),SLOT(onTimer()));   m_pTimer->start(1000);   }       v

引入 QTimer是Qt自带的定时器类,QTimer运行时是依赖于事件循环的,简单来说,在一个不开启事件循环(未调用exec() )的线程中,QTimer是无法使用的.通过分析Qt源码可发现,调用QTimer::start()后仅仅是在系统的定时器向量表中添加了一个定时器对象,但定时器并没有真正开启.定时器的开启需要通过processEvent()开始的一系列调用后才会真正得开启,这个过程中会处理定时器向量表中所有的定时器对象.那么实际exec()中也是在不断地调用processEvent()方

2019年08月18日起笔 方式一:继承QThread重写run函数 MyThread.h ----------------------------------- ... class MyThread : public QThread { protected: void run(); } MyThread.cpp ----------------------------------- ... void MyThread::run() { //do something ... exec(); }

转自:https://blog.csdn.net/guijiaoba/article/details/54615036 Kotlin之let,apply,with,run函数区别 重新整理 重新整理了各种函数的区别,请移步到这里. 以下作废 很长一段时间内都一直使用Kotlin这门语言,也只是纯粹使用简单语法,最近有时候写的代码,编辑器自动提示使用let等函数,然后就专门花点时间研究了下. let 首先let()的定义是这样的,默认当前这个对象作为闭包的it参数,返回值是函数里面最后一行,或者指

1.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵. 对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差.比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中.(这也是和 tf.nn.s

1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 2.tensorflow实现 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32) b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float3

1.l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化. 比如,对于一个一维的张量,指定维度 dim = 0,那么计算结果为: output = x / sqrt( max( sum( x ** 2 ) , epsilon ) ) 假设 x 是多维度的,那么标准化只会独立的对维度 dim 进行,不会影响到别的维度. 2.tensorflow实现

1.softsign函数 图像 2.tensorflow softsign应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-30,30],dtype=tf.float32) output=tf.nn.softsign(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)

1.elu函数 图像: 2.tensorflow elu应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-3],dtype=tf.float32) output=tf.nn.elu(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)) sess.close() 输出结

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo

首先最开始应该清楚一个知识,最外面的那个[ [ [ ]]]括号代表第一维,对应维度数字0,第二个对应1,多维时最后一个对应数字-1:因为后面有用到 1 矩阵变换 tf.shape(Tensor) 返回张量的形状.但是注意,tf.shape函数本身也是返回一个张量.而在tf中,张量是需要用sess.run(Tensor)来得到具体的值的. x=[[1,2,3],[4,5,6]] shape=tf.shape(x) with tf.Session() as sess: print (shape) p

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A

1. if __name__=="__main__": tf.app.run()#运行之前定义的main函数#将传进来的参数,以及flags.FLAGS定义的参数传入到main函数中 2. #flags的定义 flags=tf.app.flags flags.DEFINE_string("save_path",None,"Directory to write the model and training summaries.") FLAGS=fl

1.dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中,按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃,相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络,这篇博客中讲的非常详细   2.tensorflow实现   用dropout: import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.linspace(-1.,1.,300)[:, np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.sha

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些