from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('./model.ckpt-100') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map:…
print_r($this->request->param());//打印出地址栏中所携带的所有参数:…
因为项目的需要 在flutter 中调用安卓的方法 再用安卓的方法去调用c写的so包 方法 如果当前项目下面没有android stduio 自带的logcat  那就利用下面的方法 在安卓代码中引入 import io.flutter.Log; //打印方法 Log.d("————————————————key值", "________内容"); 打印类型 具体点击log 方法查看源码 flutter打印的地方和android 打印的地方不一样 所以就可以这样 操…
p::extract<char const *>(p::str(py_variable))…
$a = self::where($where)->fetchSql(true)->select(); dump($a);…
代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 理解互相关联的单词:king - man + woman = queen 如果已知man和woman语义相关联,那我们可…
import tensorflow as tf import collections from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 # 读取模型 graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.FastGFile('./pb/model.pb', 'rb') as f: graph_def.ParseFromString(f.read()) # 统计图中的node,保存为map.其中 key : va…
代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 在word2vec的方法中,处理的是单词之间的上下文关系,但是没有考虑单词和单词所在文档之间的关系 word2vec方法的拓…
代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 问题:加载和使用预训练的嵌套,并使用这些单词嵌套进行情感分析,通过训练线性逻辑回归模型来预测电影的好坏 步骤如下: 必要包…
代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“tfidf”来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:未考虑单词顺序 TF-IDF:TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency). TF表示词条在文档d中出现的频率. IDF的主要思想是:如果包…