1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 前面博文介绍了Tensorflow的一大块,数据处理,今天介绍Tensorflow的高级API,模型的建立和简化过程. 2. Estimator优势 本文档介绍了Estimator一种可极大地简化机器学习编程的高阶TensorFlow API.用了Esti…

报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook' 检查tensorboard的安装情况:pip3 list 发现tensorboard与tensorflow的版本不一致:卸载 pip3 uninstall tensorboard:重新安装 pip…

Atitit.angular.js 使用最佳实践 原理与常见问题解决与列表显示案例 attilax总结 1. 本文范围 1 2. Angular的优点 1 2.1. 双向数据绑定 1 2.2. dsl化 2 2.3. 依赖注入 2 2.4. 指令 2 3. 手动绑定数据spa方式以及与ajax 与dwr的集成 2 4. 格式化数据 2 4.1. 多字段组合格式化 3 4.2. 输出html 4 5. 输出作为函数参数调用 4 6. 加载完成事件 5 7. 常见错误 5 7.1. Atitit.a…

Tensorflow的最佳实践 1.变量管理   Tensorflow提供了变量管理机制,可直接通过变量的名字获取变量,无需通过传参数传递数据.方式如下: #以下为两种创建变量的方法 v=tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1.0))#变量名必填 v=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v")#变量名可选 #7种不同的…

超高性能管线式HTTP请求(实践·原理·实现) 一.总结 一句话总结:实际pipe早就被http1.1所支持,并且大部分nginx服务器也支持并开启了这一功能. pipe之所以能比常规请求方式性能高出这么多,主要有以下几点 1:管线式发送,每条request不要等response回复即可直接发送下一个(重点不在于使用的是同一条线路,而且不约等待回复) 2:多条请求打包发送,在网络条件合适的情况下一个包可以包含多条request 3:只要服务器允许只需要创建极少tcp链接 (因为非局域网的TCP线…

Tree-Shaking性能优化实践 - 原理篇   一. 什么是Tree-shaking 先来看一下Tree-shaking原始的本意 上图形象的解释了Tree-shaking 的本意,本文所说的前端中的tree-shaking可以理解为通过工具"摇"我们的JS文件,将其中用不到的代码"摇"掉,是一个性能优化的范畴.具体来说,在 webpack 项目中,有一个入口文件,相当于一棵树的主干,入口文件有很多依赖的模块,相当于树枝.实际情况中,虽然依赖了某个模块,但其实…

  该篇实际是介绍pipe管线的原理,下面主要通过其高性能的测试实践,解析背后数据流量及原理.最后附带一个简单的实现     实践 先直接看对比测试方法 对于单一客户端对服务器进行http请求,一般我们的方式 1:单进程或线程轮询请求(这个效能自然很低,原因会讲到,也不用测试) 2:多条线程提前准备数据等待信号(对客户端性能要求较高) 3:提前准备一组线程同时轮询操作 4:使用系统/平台自带异步发送机制(实际就是平台线程池的方式,发送与接收使用从线程池中的不同线程)   对于测试方案1,及方案2…

关于 TensorFlow TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深…

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten…

Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: 可以看到Estimator是属于High level的API,而Mid-level API分别是: Layers:用来构建网络结构 Datasets: 用来构建数据读取pipeline Metrics:用来评估网络性能 可以看到如果使用Estimator,我们只需要关注这三个部分即可,而不用再关心一些太细节的东西,另外也不用再使用烦人的Session了. Est…