1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

a = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,10) print(sess.run(a)) a = tf.assign(a,20) print(sess.run(a)) 0.0 10.0 20.0 a = tf.Variable(1,dtype=tf.flo…

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

一些最常用的数据集如 MNIST.Fashion MNIST.cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但对于其它也常用的数据集如 SVHN.Caltech101,tf.keras.datasets 中没有,此时我们可以在 TensorFlow Datasets 中找找看. tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all_dataset…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None), 函数功能是将value赋值给ref ref必须是tf.Variable创建的tensor,如果ref=tf.constant()就会报错,而且默认情况下ref的shape和value的shape是相同的 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.n…

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连…

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…

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

strong,weak, retain, assign的区别 strong与weak是由ARC新引入的对象变量属性 xcode 4.2(ios sdk4.3和以下版本)和之前的版本使用的是retain和assign,是不支持ARC的.xcode 4.3(ios5和以上版本)之后就有了ARC,并且开始使用 strong与weak assign: 用于非指针变量.用于 基础数据类型 (例如NSInteger)和C数据类型(int, float, double, char, 等),另外还有id 如:…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_hot=False) # Parameter learning_rate…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_hot=False) # Parameter learning_rate…

strong,weak, retain, assign的区别@property的参数 先说经验 使用场合 copy:NSString,block, weak:UI控件,代理 strong:一般对象.自定义对象 在OC中:默认对对象都是强引用:如果对象没有强引用会被立即释放 assign:基本数据类型,结构体,枚举,非OC对象类型 以下扯淡的比较多 strong与weak是由ARC新引入的对象变量属性 xcode 4.2(ios sdk4.3和以下版本)和之前的版本使用的是retain和assig…

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slic…

文件查找——搜索当前目录下的文件 知道大概的文件名称,使用 findf FileName findf.py import argparse, re, os from os.path import join parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('FILENAME', help='file name use regular expression') parser.add_argument('-e', metavar='EXCL…

第二个视图控制器如何获取第一个视图控制器的部分信息 例如 :第二个界面中的lable显示第一个界面textField中的文本 这就需要用到属性传值.block传值 那么第一个视图控制器如何获的第二个视图控制器的部分信息 例如:第一个界面中的lable显示第二个界面textField中的文本 这就需要使用代理传值 页面间传值有八大传值方式,下面我们就简单介绍下页面间常用的五种传值方式: (一)属性传值 第二个界面中的lable显示第一个界面textField中的文本 首先我们建立一个RootVie…

[root@localhost~]#序言 在今后的工作中,运维工程师每天的例行事务就是使用free -m,top,uptime,df -h...每天都要检查一下服务器,看看是否出现异常.那么今天我们就讲解一下关于运维工程师例行事务的知识!  开班第十一天: [root@localhost~]#今天的课程大纲 查看进程,中断进程,切换进程 内存与swap分区 linux中文件查找的基本方法 linux中是如何解压缩文件的 关于I/O重定向的知识点 远程scp配合管道 详细讲解: [root@loc…

OSI模型分层 OSI模型是指国际标准化组织(ISO)提出的开放系统互连参考模型(Open System Interconnection Reference Model,OSI/RM),它将网络分为七层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层,应用层 TCP/IP协议 TCP/IP是一系列网络通信协议的统称,其中最核心的两个协议是TCP和IP.TCP称为传输控制协议,IP称为互联网络协议. 网络分层除了OSI模型分层,还有TCP/IP模型分层,将网络划分为四层,应用层.传输层.网际层…

正向传值均可,反向传值除属性传值不可,其余均可.下面简单介绍: (一)属性传值 第二个界面中的lable显示第一个界面textField中的文本 首先我们建立一个RootViewControllers和一个DetailViewControllers,在DetailViewControllers中声明一个textString属性,用于接收传过来的字符串, 同时创建一个Lable用来显示传过的字符串 在RootViewControllers上引入DetailViewControllers同时声明一个…

原来的tf卡无故启动不起来,检查发现其文件系统分区使用率为0%. 数据全部丢失!!!!! 血的教训告诉我们备份文件系统的重要性,一切需要重头来.... 烧录系统 安装系统有两种方式, NOOBS工具安装方式 这时官方推荐的安装方式,安装方法是,下载NOOBS压缩包,解压到你的tf里,插入树莓派,接上键盘鼠标,开始根据安装向导一步一步安装.这种方式比较简单,但是占用tf卡空间较大,因为采用了非原生的分区方式,运行效率也许不是最高的,只适合刚入手需要反复折腾系统的人. TF卡直接烧录系统镜像方式 第…

.NET中 类型,对象,线程栈,托管堆在运行时的关系 The Relationship at Run Time between Types,Objects,A Thread's Stack,and The Managed Heap for .NET by 唐小崇 http://www.cnblogs.com/tangchong .NET中的类型,无论是值类型或引用类型都是继承自Object的类.这点跟Java类似,但与C/C++有很大不同.既然值类型与引用类型都是类,那它们的没有什么不同的地方.…

.NET中 类型,对象,线程栈,托管堆 在运行时的关系 The Relationship at Run Time between Types,Objects,A Thread's Stack,and The Managed Heap for .NET by 唐小崇 http://www.cnblogs.com/tangchong .NET中的类型,无论是值类型或引用类型都是继承自Object的类.这点跟Java类似,但与C/C++有很大不同.既然值类型与引用类型都是类,那它们的没有什么不同的地方…

WebAPI的内容部分直接转自官方文档,英语水平有限,不做翻译, 发布网站在本文的后半部分 HTTP is not just for serving up web pages. It is also a powerful platform for building APIs that expose services and data. HTTP is simple, flexible, and ubiquitous. Almost any platform that you can think…

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫…