1.tf.Session self._session = None opts = tf_session.TF_NewSessionOptions(target=self._target, config=config) try: # pylint: disable=protected-access self._session = tf_session.TF_NewSession(self._graph._c_graph, opts) # pylint: enable=protected-acces…

来自:https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10324 TensorFlow - 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None ) 功能说明: 卷积的原理可参考 A guide to convolution a…

TensorFlow — 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明: 产生截断正态分布随机数,取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]. 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 shape 是 1 维整…

tensorflow models api:ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: 'Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=float32, device=/device:CPU:0)' 这个原因是你的tf-record有问题哈.检查pipline里面的tfrecord.…

chsakell分享了一个前端使用AngularJS,后端使用ASP.NET Web API的项目. 源码: https://github.com/chsakell/spa-webapi-angularjs文章:http://chsakell.com/2015/08/23/building-single-page-applications-using-web-api-and-angularjs-free-e-book/ 这里记录下对此项目的理解.分为如下几篇: ● 对一个前端使用AngularJ…

chsakell分享了一个前端使用AngularJS,后端使用ASP.NET Web API的项目. 源码: https://github.com/chsakell/spa-webapi-angularjs文章:http://chsakell.com/2015/08/23/building-single-page-applications-using-web-api-and-angularjs-free-e-book/ 这里记录下对此项目的理解.分为如下几篇: ● 对一个前端使用AngularJ…

chsakell分享了一个前端使用AngularJS,后端使用ASP.NET Web API的项目. 源码: https://github.com/chsakell/spa-webapi-angularjs文章:http://chsakell.com/2015/08/23/building-single-page-applications-using-web-api-and-angularjs-free-e-book/ 这里记录下对此项目的理解.分为如下几篇: ● 对一个前端使用AngularJ…

chsakell分享了一个前端使用AngularJS,后端使用ASP.NET Web API的项目. 源码: https://github.com/chsakell/spa-webapi-angularjs文章:http://chsakell.com/2015/08/23/building-single-page-applications-using-web-api-and-angularjs-free-e-book/ 这里记录下对此项目的理解.分为如下几篇: ● 对一个前端使用AngularJ…

# TensorFlow dataset API 使用 由于本人感兴趣的是自然语言处理,所以下面有关dataset API 的使用偏向于变长数据的处理. 1. 从迭代器中引入数据 import numpy as np import tensorflow as tf def gen(): for _ in range(10): sz = np.random.randint(3, 20, 1)[0] yield np.random.randint(1, 100, sz), np.random.ran…

<开源框架---tensorflow c++ API 运行第一个“手写字的例子”> 中可以说明tensorflow c++ API是好用的,.......…