吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 队列操作
import tensorflow as tf q = tf.FIFOQueue(2, "int32")
init = q.enqueue_many(([0, 10],))
x = q.dequeue()
y = x + 1
q_inc = q.enqueue([y])
with tf.Session() as sess:
init.run()
for _ in range(5):
v, _ = sess.run([x, q_inc])
print(v)

import time
import threading
import numpy as np def MyLoop(coord, worker_id):
while not coord.should_stop():
if np.random.rand()<0.1:
print("Stoping from id: %d\n" % worker_id,coord.request_stop())
else:
print("Working on id: %d\n" % worker_id, time.sleep(1))
coord = tf.train.Coordinator()
threads = [threading.Thread(target=MyLoop, args=(coord, i, )) for i in xrange(5)]
for t in threads:
t.start()
coord.join(threads)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 队列操作的更多相关文章
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 多线程队列操作
import tensorflow as tf queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.r ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 数据集高层操作
import tempfile import tensorflow as tf train_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 输入文件队列
import tensorflow as tf def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64 ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 使用卷积神经网络训练和预测MNIST手写数据集
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 训练过程的可视化 TensorBoard的应用
#训练过程的可视化 ,TensorBoard的应用 #导入模块并下载数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mni ...
- 吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集
import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 循环神经网络处理MNIST手写数字数据集
#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tuto ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现回归模型训练预测MNIST手写数据集
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_dat ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现搭建基础神经网络
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_ ...
随机推荐
- 题解【2.23考试T2】str
2. str [题目描述] 这是一道传统题,源代码的文件名为 str.cpp/c/pas. 构造 n 个 01 字符串 S1...Sn,使得对于任意 i≠j,Si 不是 Sj 的前缀.在最小化串长和的 ...
- Python记:索引操作示例:将以数指定年,月,日的日期打印出来
————————————————————————————————————不要停止奔跑,不要回顾来路,来路无可眷恋,值得期待的只有前方. months=[ 'January', 'February', ...
- vue中用 async/await 来处理异步
原文作者:https://www.cnblogs.com/SamWeb/p/8417940.html 昨天看了一篇vue的教程,作者用async/ await来发送异步请求,从服务端获取数据,代码很简 ...
- 矩阵快速幂+概率DP poj 3744
题意:在一条不满地雷的路上,你现在的起点在1处.在N个点处布有地雷,1<=N<=10.地雷点的坐标范围:[1,100000000]. 每次前进p的概率前进一步,1-p的概率前进1-p步.问 ...
- 2019冬季PAT甲级第三题
#define HAVE_STRUCT_TIMESPEC #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ]; ]; ]; int main(){ ...
- C语言创建共享库(动态库)步骤
C语言创建共享库(动态库)步骤: 创建sth.c,共享库源文件: //sth.c库源程序 unsigned long long sth(unsigned int x, unsigned int y) ...
- 「JSOI2015」非诚勿扰
「JSOI2015」非诚勿扰 传送门 我们首先考虑一名女性选中她列表里第 \(x\) 名男性的概率(假设她列表里共有 \(s\) 名男性): \[ P = p \times (1 - p) ^ {x ...
- 为什么要使用wsgi协议
一个cs模型是由服务器和客户端组成,大多相互情况下也就是服务器端和浏览器之间的通信.通过浏览器请求服务器,然后服务器再响应浏览器. 那么如果浏览器想要请求一个python文件,例如http://127 ...
- cookie的封装
今天逛论坛,看到一个看起来写得好的函数,特此贴出分享: 原文地址[http://www.html-js.com/article/2638 ] 这个地址[https://github.com/jaywc ...
- oracle 12cR2 RAC deconfig CRS过程记录
已经停了该节点的crs所有服务: [root@jhjzksrv02 install]# ./rootcrs.sh -force -deconfig -verboseUsing configuratio ...