笔记-unittest实战 1.      框架图 2.      用例 编写自己的测试用例类,继承于基类 class ApiTestCase(unittest.TestCase): setUp方法会在每一个方法执行前执行 tearDown方法则是在每次方法执行后执行 @unittest.skip(‘跳过用例的测试,<原因>’) 测试方法名都以test_开头 测试方法执行顺序按测试方法名字典排序 简单的执行可以使用unittest.main() import unittest import r…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

unittest是python自带的单元测试框架,包含测试用例case,测试集suite,测试集加载loader,测试执行runner,测试结果result等. 简单使用:写一个用例类继承自unittest.TestCase. 1 setUP() : 用例前的准备操作.每条用例执行前调用. 2 tearDown():用例执行完的清理操作.每条用例执行完调用. 3 用例都要以test打头,否则无法识别. 4 unittest.main() 运行用例时会按照函数名顺序执行. #coding:utf-…

一.定义 unittest单元测试框架不仅可以适用于单元测试,还可以适用WEB自动化测试用例的开发与执行,该测试框架可组织执行测试用例,并且提供了丰富的断言方法,判断测试用例是否通过,最终生成测试结果. unittest通过建立类并继承父类unittest.TestCase将用例组织起来,统一执行 示例: import unittest class Testcase(unittest.TestCase):#类继承unittest.TestCase def setUp(self):#每条用例运行前…

前言 我们在写用例的时候,单个脚本的用例好执行,那么多个脚本的时候,如何批量执行呢?这时候就需要用到unittet里面的discover方法来加载用例了. 加载用例后,用unittest里面的TextTestRunner这里类的run方法去一次执行多个脚本的用例. unittest模块中的TestLoader类有一个discover方法(Python2.7之后)discover(start_dir, pattern='test*.py',top_level_dir=None)递归查找指定目录(s…

写程序应遵循的原则:高内聚(内容的聚合),低耦合(功能与功能之间的联系) 代码里尽量不要有冗余:既重复,没有用的代码 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; /// <summary> /// 单例框架,使用泛型,限制条件:T被实例 /// where T:new() 表示T这个类型要实例 /// </summary> /// <typeparam name=…

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 这本书我老老实实从头到尾看了一遍(实际上是看到第9章,刚看完,后面的实在看不下去了,但还是会坚持看的),所有的代码都是手敲了一遍.这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说,可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理,第8章最后的例子举的真的是很烂,用循环神经网络去预测sin函数曲线,我是真的佩服这种例子都能想得出来.循环神经网络,不应该找一个经典的,与时间有关的具有时间累积效应的例子之类的吗,比如说钢材随时间的损坏…

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…