pip install alfred-py 在代码中加入 from alfred.dl.tf.common import mute_tf mute_tf()…

安装DOCKER 1. https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/ nstall from a package If you cannot use Docker’s repository to install Docker CE, you can download the .deb file for your release and install it manually. You will need t…

Unity Log重新定向 使用Unity的Log的时候有时候需要封装一下Debug.Log(message),可以屏蔽Log或者把log内容写到文本中.通过把文本内容传送到服务器中,查找bug出现的原因.但是封装之后的日志系统如果双击跳转的时候,会跳转到自定义的日志系统脚本里面去,有些不太方便. 1.通过反射修改找到日志打印的具体位置 通过反射知道点击的日志的文本内容 通过正则表达式去匹配找到打印日志的脚本和具体的行号,如果是封装的脚本的话,继续匹配,直到结束. public static c…

1.release时,屏蔽log #if defined (DEBUG) && DEBUG == 1 #else #define NSLog(...) {}; #endif #if defined (DEBUG) && DEBUG == 1 #else #define NSLog(...) {}; #endif 2.在主线程或在后台执行block #define BACK(block) dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DIS…

一.什么是lua&luaJit lua(www.lua.org)其实就是为了嵌入其它应用程序而开发的一个脚本语言, luajit(www.luajit.org)是lua的一个Just-In-Time也就是运行时编译器,也可以说是lua的一个高效版. 二.优势 1)lua是一个免费.小巧.简单.强大.高效.轻量级的嵌入式的脚本语言,lua当前的发行版本5.3.1只有276k. 2)它是用C语言开发的项目,所以可以在大部分的操作系统上运行 3)lua是目前速度最快的脚本语言,既可以提升语言的灵活性还…

luajit是目前最快的脚本语言之一,不过深入使用就很快会发现,要把这个语言用到像宣称那样高性能,并不是那么容易.实际使用的时候往往会发现,刚开始写的一些小test case性能非常好,经常毫秒级就算完,可是代码复杂度一上去了,动辄几十上百毫秒的情况就会出现,性能表现非常飘忽. 为此luajit的mailling list也是有不少人咨询,作者mike pall的一篇比较完整的回答被放在了官方wiki上:   http://wiki.luajit.org/Numerical-Computing-…

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 23 06:16:04 2019 @author: 92958 """ import numpy as np import tensorflow as tf #下载并载入mnist(55000*28*28图片) #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #创造变量mnist,用…

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况. Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:https://stackoverfl…

bit length overflow code bits -> code bits -> zlib库输出此log,此log不代表压缩出现错误,没有什么危害,而且zlib非常稳定,完全可以屏蔽log输出 zlib v1.3.8在zutil.h中添加如下: 参考: https://bugzilla.mozilla.org/show_bug.cgi?id=431950…

tensorflow中可以通过配置环境变量 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' 的值,控制tensorflow是否屏蔽通知信息.警告.报错等输出信息. 使用方法: import os import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # or any {'0', '1', '2'} TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 0 : 0也是默认值,输出所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL…

&命令: xxx >/dev/null 2>&1 &                           屏蔽一切logxxx >/tmp/xxx.log 2>&1 &                     可以在xxx.log中看日志…

问题 使用sudo pip3 install tensorflow安装完CPU版tensorflow后,运行简单的测试程序,出现如下警告: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 分析 报错的大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是你安装的Ten…

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…

之前是报这样的错: OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits 参考这篇文章: http://www.voidcn.com/article/p-njzrxuoi-brk.html import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'…

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'…

简单介绍以下几个宏: ) __VA_ARGS__ 是一个可变参数的宏,这个可变参数的宏是新的C99规范中新增的,目前似乎只有gcc支持(VC6.0的编译器不支持).宏前面加上##的作用在于,当可变参数的个数为0时,这里的##起到把前面多余的","去掉,否则会编译出错. ) __FILE__ 宏在预编译时会替换成当前的源文件名 ) __LINE__宏在预编译时会替换成当前的行号 ) __FUNCTION__宏在预编译时会替换成当前的函数名称 . 在***-Prefix.pch里面添加,…

#ifndef _LOGGING_H #define _LOGGING_H #define deg printf #ifdef ENABLE_TRACING #define ENTER() do { fprintf(stderr, "%s: ENTER\n", __FUNCTION__); } while(0) #define LEAVE() do { fprintf(stderr, "%s: LEAVE\n", __FUNCTION__); } while(0)…

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun…

catalogue . 前言 . 使用的数据集 . 数据预处理 . 训练 . 测试模型运行结果: 进行实际完形填空 0. 前言 开始写这篇文章的时候是晚上12点,突然想到几点新的理解,赶紧记下来.我们用深度学习(例如tensorflow)的时候,一定要着重训练自己的建模和抽象能力,即把一个复杂的业务问题抽象为一个数学模型问题.从本质上说,阅读理解做完形填空和人机对话AI是一样的,所不同的地方在于,前者的输入一段长对话,且是带有上下文的长对话,而输出可能是一段短语,这要求神经网络需要训练出一个"长…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

最近,项目团队需要研究并应用AI的技术,在具体的产品实施环节中使用.之前的几个项目,是委托武汉大学给做的,基于keras框架,实现了一些图像识别的项目. 这不,上方希望自己能够掌握一些常用且成熟的AI算法,并能够运用于项目技术关键环节,要我将tensorflow作为入口,手头的项目,架构已经不存在问题的,可以交出去,让团队成员代为管理,关键问题,我可以给出指导意见.不多说闲话了,进入正题. 今天,这篇作为tensorflow的处女篇博文,就以环境搭建为主吧.介绍我在部署tensorflow遇到的…

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门…

执行简单的矩阵相乘的程序: import tensorflow as tf m1 = tf.constant([[3,3]]) m2 = tf.constant([[2],[3]]) product = tf.matmul(m1,m2) print(product) sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close() 输出: Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1),…

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高…

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…