tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态…
从开始学C语言写第一个"hello world"历程到现在,我依然困惑于到底这个程序完整的执行流程是什么样的.不过,现在我正在尝试一点一点的揭开它的面纱.现在,我尝试分析linux中C语言静态库和动态库生成和调用的方法,这可以算作实现最终愿望的一小步.    首先说明的是,本文参考于linux 静态库.共享库,这篇文章写的的确不错.笔者结合自己的学习过程,稍作修改.一.什么是库    本质上说库是一种可执行代码的二进制形式,可以被操作系统载入内存执行.由于windows和linux本质…
tensorflow中的tensor值的获取: import tensorflow as tf #定义变量a a=tf.Variable([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) #定义索引 indics=[[0,0,0],[0,1,1],[0,1,2]] #把a中索引为indics的值取出 b=tf.gather_nd(a,indics) #初始化 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Sessi…
若代理类在程序运行前就已经存在,那么这种代理方式被成为 静态代理 ,这种情况下的代理类通常都是我们在Java代码中定义的. 通常情况下, 静态代理中的代理类和委托类会实现同一接口或是派生自相同的父类. 一.概述1. 什么是代理我们大家都知道微商代理,简单地说就是代替厂家卖商品,厂家“委托”代理为其销售商品.关于微商代理,首先我们从他们那里买东西时通常不知道背后的厂家究竟是谁,也就是说,“委托者”对我们来说是不可见的;其次,微商代理主要以朋友圈的人为目标客户,这就相当于为厂家做了一次对客户群体的“…
Tensor即张量,在tensorflow中所有的数据都通过张量流来传输,在看代码的时候,对张量的概念很不解,很容易和矩阵弄混,今天晚上查了点资料,并深入了解了一下,简单总结一下什么是张量的阶,以及张量的shape是什么? 在tensorflow中,张量的维数被描述为“阶”,张量是以list的形式存储的.list有几重中括号,对应的张量就是几阶.如t=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ],t就是一个二阶张量. 我们可以认为,一阶张量,如[1,2,3],相当于一个向量,二阶张量,…
Tensor是Tensorflow中重要的对象.下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法. 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4> >>>B <tf.Tens…
1.静态注册 新建MyBroadcast类继承BroadcastReceiver,实现onReceive方法 /** * Author:JsonLu * DateTime:2015/9/21 16:44 * Email:luxd@sumpay.com * Desc: **/ public class MyBroadcast extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent int…
d动态包含与静态包含的最大区别是 静态包含:<%@ include file = "文件名.jsp"%>,在<body>的标签外定义.在没有编译的时候,两个java文件都已经包含起来了(合并成一个). 动态包含:<%jsp:include  page= "/文件名.jsp"> <jsp:include>,在<body>标签内定义.在编译之前永远是两个java文件. 静态包含实例代码:先定义一个hel.jsp…
//静态 @Component public class LinusFile { public static String imageUrl; @Value("${web.uploadPath}") public void setImageUrl(String uploadPath) { imageUrl = uploadPath; } //动态 @Value("${web.uploadPath}") public String imageUrl; @Compone…
# 主要是两个方法: # 1.数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() import tensorflow as tf import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print (a) b=tf.constant(a) with tf.Session() as sess: print (b) f…