整个工程使用的是Windows版pyCharm和tensorflow. 源码地址:https://github.com/Irvinglove/tensorflow_poems/tree/master 代码与上篇唐诗生成基本一致,不做过多解释.详细解释,请看:Tensorflow生成唐诗和歌词(上) 歌词生成 一.读取歌词的数据集(lyrics.py) import collections import os import sys import numpy as np from utils.cle…

整个工程使用的是Windows版pyCharm和tensorflow. 源码地址:https://github.com/Irvinglove/tensorflow_poems/tree/master 唐诗生成 一.读取诗的数据集(poems.py) import collections import os import sys import numpy as np import codecs start_token = 'G' end_token = 'E' def process_poems(…

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 TFRecord是TensorFlow官方推荐使用的数据格式化存储工具,它不仅规范了数据的读写方式,还大大地提高了IO效率. 2. TFRecord原理步骤 TFRecord内部使用了"Protocol Buffer"二进制数据编码方案,只要生成…

使用T4模板生成不同部署环境下的配置文件 在开发企业级应用的时候,通常会有不同的开发环境,比如有开发环境,测试环境,正式环境,生产环境等.在一份代码部署到不同环境的时候,不同环境的配置文件可能需要根据目标环境不同而不同.比如在开发环境中,数据库使用的是开发环境的数据库,消息队列也使用的部署在开发机上的消息队列,传统的方式是,由发布或者配置管理员来维护这些不同环境的配置文件.通常,手工的针对不同的环境去修改配置文件容易产生错误. 有很多种不同的方式来针对不同的部署环境生成配置,最笨的方法就是可以维…

原文:https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6991295.html 1. TensorFlow  生成的  .ckpt 和  .pb 都有什么用? The .ckpt is the model given by tensorflow which includes all the weights/parameters in the model. The .pb file stores the computational graph. To make ten…

本教程转载至:TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词 使用的数据集是全唐诗,首先提供一下数据集的下载链接:https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w              提取码:koss RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的.本帖代码移植自char-rnn,它是基于Torch的洋文模型,稍加修改即可应用于中文.char-rnn使用文本文件做为…

传送门: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/contrib/cmake http://www.udpwork.com/item/10422.html…

极为庞大的网络结构,不过下一节的ResNet也不小 线性的组成,结构大体如下: 常规卷积部分->Inception模块组1->Inception模块组2->Inception模块组3->池化->1*1卷积(实现个线性变换)->分类器 |_>辅助分类器 代码如下, # Author : Hellcat # Time : 2017/12/12 # refer : https://github.com/tensorflow/models/ # blob/master/r…

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria…

在开发企业级应用的时候,通常会有不同的开发环境,比如有开发环境,测试环境,正式环境,生产环境等.在一份代码部署到不同环境的时候,不同环境的配置文件可能需要根据目标环境不同而不同.比如在开发环境中,数据库使用的是开发环境的数据库,消息队列也使用的部署在开发机上的消息队列,传统的方式是,由发布或者配置管理员来维护这些不同环境的配置文件.通常,手工的针对不同的环境去修改配置文件容易产生错误. 有很多种不同的方式来针对不同的部署环境生成配置,最笨的方法就是可以维护几套不同的配置文件,然后在编译事件中根据…

前些天搭好了cas系统,这几天一致再搞nginx和cas的反向代理,一直不成功,但是走http还是测试通过的,最终确定是ssl认证证书这一块的问题,原本我在cas服务端里的tomcat已经配置了证书,并且能够使用了,但是现在我用nginx代理使用ssl与cas-server建立连接,就会失败(看了网上的大神(是不是真的大神先不管)说是nginx不支持与后台的加密连接的原因).那么既然我nginx代理了cas-server,那么现在我nginx服务器就担任cas-server的角色,所以我需要把n…

最近帅帅的小毛驴遇到一个很奇葩的需求: 导出Excel报表,而且还要带下拉框,更奇葩的是,下拉框还是联动的. 小毛驴一天比较忙,所以这等小事自然由我来为她分忧了.经历了两天,做了几种解决方案,最后完美把这个问题解决了. 小毛驴本应该会比较开心的,结果刚好解决那天我把她惹生气了(表情:尬笑),老婆大人对不起,请原谅我吧~ (2017.11.24) 好了,言归正传,接下来说一下这几个解决方案,各有各的优缺点. 首先声明,本系列的文章比较长,一共分三篇,本文是第一篇: 请各位看官耐心看,我会向大家详细…

1.首先我们正常数据是如下所示: [ { id: 1, pid: 0, name: '公司组织' }, { id: 2, pid: 1, name: '总经办' }, { id: 3, pid: 1, name: '人事部' }, { id: 4, pid: 1, name: '生产部' }, { id: 5, pid: 4, name: '现场组' }, { id: 6, pid: 4, name: '组装组' }, ]   2.我们最好在后台组装成json格式数据,如下显示: [ { id:…

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:…

____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. . <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)</span> . shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状. mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值. std…

想要使用POI操作以xsl结尾的Excel,首先要下载poi相关的jar包,用到的jar有: poi-3.9.jar poi-ooxml-3.9.jar poi-ooxml-schemas-3.9.jar 一.生成第一种下拉框样式: 上代码: package com.imtdata.dropdownbox; import java.io.FileOutputStream; import org.apache.poi.hssf.usermodel.DVConstraint; import org.…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…

fontello是一个非常好的web font生成工具,但是在使用过程中发现生成的字体在firefox下死活渲染不出来,只有chrome可以正常渲染,字体文件和页面在同域下. 试过各种办法,最后发现一个规律,如果只选择空心符号和非空心符号,那么是可以正常渲染的.这就说明,是fontello生成的字体文件有问题. 于是尝试更改fontello的设置,发现其中有一个hint选项是enable的,于是试着去掉这个选项: 再次尝试,发现竟然好了. 这个选项,我目前还没搞懂到底干嘛的,hint是暗示的意思…

背景:最新版的Tensoflow已经支持Python3.6 首先,下载并安装Anaconda3 内置Python3.6的版本 https://www.continuum.io/downloads 安装时不要修改它的推荐选项 接着下载并安装CUDA 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 然后下载并安装cuDNN 5.1(官方推荐版本,最新版不保证能使用)  链接: http://pan.baidu.com/s/1jHK0EFW 密码: ai…

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti…

部分代码跟makefile不在同一目录,有没有好的方法来设置依赖关系,我找到三种方法,但感觉都不完美,下面我会把他列出来并加以说明,不知有没有更好的方法,makefile本身也不是很熟,请大家指教: 需求如下:1)目录结构所下所示[src1](目录):src11.csrc12.csrc13.c...makefile[src2](目录):src21.csrc22.c...2)写makefie时,不想每一个文件都写上依赖关系,希望能够让其自动推导,但会列出.c的文件及路径,如下图code部分所示:3…

项目需求: 上传大文件,调用crypto.js生成hash256码. 直接上传大文件,IE会直接崩溃. 于是利用file.slice分片检测.但是浏览器会出现卡顿问题.开始以为是内存泄漏.但看服务器进程,内存并没有一直上升. 挨行排查,甚至把node_modules下的crypto-js.js打上时间测试.最后发现, readAsBuffer接收的blob超过一定尺寸,加密就会卡顿. 在chrome下,分片大小在5M以上,执行效率最高. 在ie系列下,在200KB以下,执行效率最高.可能和不同浏…

# useradd -d /home/test -m test; 然后给test设置密码. # passwd test; 1. useradd 添加用户或更新新创建用户的默认信息 语法:useradd 选项 用户名 该命令的各选项含义如下: -c comment 描述新用户帐号,通常为用户全名,comment 为字符串. -d home_dir 设置用户主目录,默认值为用户的登录名,并放在/home目录下. -D 创建新帐号后保存为新帐号设置的默认信息. -e expire_date 用 MM/…

ID Codes Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 6229   Accepted: 3737 Description It is 2084 and the year of Big Brother has finally arrived, albeit a century late. In order to exercise greater control over its citizens and ther…

方法1:重建库和表 用mysqldump --no-data把建表SQL导出来,然后drop database再create database,执行一下导出的SQL文件: 方法2:生成清空所有表的SQLselect CONCAT('TRUNCATE TABLE ',table_name,';') from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA = 'db1'导出到文件select CONCAT('TRUNCATE TABLE ',table_n…

bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=armeabi-v7a 在我的机器上,对于tf 1.0,同时自己笔记本仅仅4G内存: /home/bonelee/app/bazel-0.…

1. 在已安装VS2012条件下,安装update,作者已经安装了update3; 2. 相关设置: 设置"平台工具集":在项目右击-属性-常规-在"平台工具集"下拉选择"-v110_xp"选项(如果没有安装update是没有这个选项的) 设置"运行库": 设置"子系统": 注意不要设置成"未设置"或留空,否则同样不能在XP下运行…

一.优化器基类介绍 标注一点,优化器中的学习率可以是tensor,这意味着它可以feed, learning_rate: A Tensor or a floating point value. 正常使用流程: 创建优化器对象 -> 指定最小化loss & 可优化参数 -> runminimize实际包含两个操作:首先计算梯度,然后更新可训练参数. 非标准化操作: 希望计算出梯度之后 - > 人工处理梯度 -> 优化参数, 使用两个新的函数取代minimize: # 创建一个…

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果…

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor…