搭建普通的卷积CNN网络. nan表示的是无穷或者是非数值,比如说你在tensorflow中使用一个数除以0,那么得到的结果就是nan. 在一个matrix中,如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的. 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候,按照tensorflow官方给出的教程: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners http://wiki.jikexueyuan

https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般来说,打印tensorflow变量的函数有两个:tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables()不同的是:tf.trainable_variables () 指的是需要训练的变量tf.all_variables() 指的是所有变量 一般而言,我们更关注需要训练的训练变量:值得注意的是,在输出变量名时,要对整个graph进行初始化 一.打印

tf.trainable_variables返回的是可以用来训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表

1.发现多半是SNMP的配置问题 被监控端安装snmp yum -y install net-snmp net-snmp-devel 被监控端安装配置snmp vim /etc/snmp/snmpd.conf com2sec notConfigUser default public 改为 ( cacti主机IP地址 ) com2sec notConfigUser 192.168.0.195 public access notConfigGroup "" any noauth exact

tf.trainable_variables()  返回的是 所有需要训练的变量列表 tf.all_variables() 返回的是 所有变量的列表 v = tf.Variable(0, name='v') v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1') global_step = tf.Variable(6, name='global_step', trainable=False) # 声明不是训

var regTime= item.BeginDate.replace(/\-/g, "/"); ------ item.BeginDate 我的日期年月日的    (/\-/g, "/") 将日期里面的-换成/  var egTime= item.EndDate.replace(/\-/g, "/");    ------ var beginDate = new Date(regTime); var EndDate = new Date(egT

在github上查阅找到的解决办法: https://github.com/wenzhixin/bootstrap-table/issues/435 页面部分: data-page-list="[10, 25, 50, 100, ALL]" 在引用的全球化语言文件里 bootstrap-table-zh-CN.js 加如下方法即可: formatAllRows: function () { return 'ALL'; // or return your translated word

ios系统不支持2018-03-29这样格式的时间导致出现的这个问题, IOS只识别2018/03/09这样的格式. 上正则 //之前的var data = '2018-03-09 12:00:00' var countDown = Date.parse(new Date(data )) //正则后的 var data = '2018-03-09 12:00:00' var format = data.replace(/-/g, '/') var countDown = Date.parse(n

最近在开发跨平台的应用,在做秒杀功能时,倒计时出现了问题.默认在Chrome浏览器中运行,倒计时没出现问题.而在IE浏览器,火狐浏览器,safari浏览器上运行时,则显示NaN天NaN时NaN分(或显示天时分).上网查了好多日期转换的函数都没有解决问题.在浏览器断点调试下发现curTime,endTime,dDate的值显示为NaN.大体查了一下NaN.NaN 相关链接 http://www.w3school.com.cn/jsref/jsref_nan_number.aspNaN 属性是代表非

最近在用vue,遇到倒计时在ios上显示为NAN的问题. 因为做的是倒计时支付,思路是获取服务器时间和下单时间,再转成秒级时间戳做差值. 在网上找到说是ios 不支持例如2018-09-01 10:00:59这种"-"连接符. 网上的解决是: var date = '2018-09-01 12:00:00' var time= Date.parse(new Date(date)) 然后用正则匹配改一下,将-替换为/ var date = '2018-09-01 12:00:00' va

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra

特殊浮点值NaN(Not-a-Number),例如asin()函数返回反正弦值,所以输入参数不能大于1,否则函数返回NaN值,printf()显示为nan,NaN或类似形式.

参考:http://www.jb51.net/article/46010.htm 另,如果只是要在页面层展示的时候,显示为两位小数,也可以直接改前端js代码. item.turnoverRate = parseFloat(item.turnoverRate).toFixed(2); 如果parseFloat发生异常,会显示为NaN.

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

训练一个简单的回归网络 基础的函数如下: # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np np.random.seed(0) # 卷积权重初始化 def weight(shape): return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1), name ='W') # 偏差值初始化 def bias(shape): return tf.Variable(tf.consta

TF的模型文件 标签(空格分隔): TensorFlow Saver tensorflow模型保存函数为: tf.train.Saver() 当然,除了上面最简单的保存方式,也可以指定保存的步数,多长时间保存一次,磁盘上最多保有几个模型(将前面的删除以保持固定个数),如下: 创建saver时指定参数: saver = tf.train.Saver(savable_variables, max_to_keep=n, keep_checkpoint_every_n_hours=m) 其中: sava

转自:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/GradientDescentOptimizer 1.tf.train.GradientDescentOptimizer 其中有函数: 1.1apply_gradients apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None ) Apply gradients to variables. This is the sec

1.定义 tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn) #model_fn是一个方法 2.定义model_fn: def model_fn_builder(self, bert_config, num_labels, init_checkpoint): """ :param bert_config: :param num_labels: :param init_checkpoint: :param learning_rate: :para

转载:https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/79079068 例如: #在名字为ae的命名空间内创建变量 with tf.variable_scope('ae'): Y_pred, Y_pred_modi = self.ae_u(X) with tf.variable_scope('dis'): XY_real_pair = self.dis(X, Y) with tf.variable_scope('dis',reuse=True):

源于一个工作中遇到的问题:IOS 上时间显示为 NaN,而安卓上时间显示正常. 问题的根源在于 安卓 和 苹果 对于 JS Date 对象的不同解析. 安卓: new Date("2018-01-01 15:30:30") 苹果: new Date("2018/01/01 15:30:30") // IOS不支持上行的形式 解决/判断安卓和苹果/一些相关可能的问题 如果只是一个 '/'和'-'的差别,那还是很好解决的,只需判断一下是否是苹果正则替换 new Date

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc