简介 这些函数和python中的os模块非常的相似,一般都可以用os模块代替吧 gfile API介绍 下面将分别介绍每一个gfile API! 2-1)tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False) 拷贝源文件并创建目标文件,无返回,其形参说明如下: oldpath:带路径名字的拷贝源文件: newpath:带路径名字的拷贝目标文件: overwrite:目标文件已经存在时是否要覆盖,默认为false,如果目标文件已经存在则会报错 2-2)tf…

在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性,比如激活函使用Sigmoid函数时,会导致…

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 受限于单个Device的计算能力和存储大小,许多深度学习模型都有着使用模型分片或相关策略的需求.模型分片的本质是将模型和相关的计算切分到不同的Device,这样做不但可以解决单个Device放不下大模型的问题,还有可能有计算加速的收益.在深度学习框架方面,显然TensorFlow比Caffe具有更高的灵活性,这主要得益于TensorFlow的Placement机制.Place…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

写在前面: 自学tensorflow半个月,博友们给了我很多帮助,这是我第一篇原创的博文,我想把之前的知识梳理一遍,我会分享我一些在学习过程中遇到的问题,我目前只有这些......... 在介绍tensorflow之前我想说一下需要具有的知识,高等数学和神经元网络的基本模型是一定要会的,我想介绍一下python,关于他的基础知识在我在我博客python的分类中,有一些我没有发布,因为可能还存在纰漏.我会逐渐完善,发布出来.我想在这一篇文章中介绍python的两个模块---numpy和matplo…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在TensorFlow源码中我们经常能看到一个奇怪的词——Rendezvous.如果从仔细统计该单词出现的频率和模块,你会发现无论在单机还是分布式,无论在core目录还是contrib目录都存在它的身影,所涉及的模块非常多.Rendezvous是一个法语单词,发音也比较特殊,一般直译为“约会.相会.会和”,而在TensorFlow中,Rendezvous是用来完成消息传输的通…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后,下一步就是根据Placement信息对Graph做切割,然后分发到不同的Device上去执行的过程了.在对Graph做切割时,为了保证跨Device执行的逻辑与切割前一致并保证原图中Node节点之间的依赖关系不受到破坏,不但需要插入Send.Recv通信节点对,还需要维护相对复杂的Control Edge.这些功能被设…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分——StreamEx…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 作为一款优秀的异构深度学习算法框架,TensorFlow可以在多种设备上运行算法程序,包括CPU,GPU,Google开发的TPU等.因为TensorFlow的架构特性非常好,可扩展性很强,所以也支持用户自定义补充其他计算设备,比如可以接入FPGA甚至是自定义芯片等.虽然在Google发布的TensorFlow white paper中并没有过多的描述设备管理相关的内容,只是…

前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性. 卷积函数 slim模块的conv2d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C++层面了,暂时不涉及.先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: tf.nn.convolution( input, filter, padding, strides=None, dilation_ra…

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高…

CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个…

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么…

TensorFlow中的语义分割套件 描述 该存储库用作语义细分套件.目标是轻松实现,训练和测试新的语义细分模型!完成以下内容: 训练和测试方式 资料扩充 几种最先进的模型.轻松随插即用 能够使用任何数据集 评估包括准确性,召回率,f1得分,平均准确性,每类准确性和平均IoU 绘制损失函数和准确性 欢迎提出任何改进此存储库的建议,包括希望看到的任何新细分模型. 也可以签出Transfer Learning Suite. 引用 如果发现此存储库有用,请考虑使用回购链接将其引用:) 前端 当前提供以…

首先,请在AtmosphereJs上搜索有无相关的封装包.尽量采用已有的封装包,而不是自己封装. 有两种方法在项目中使用来自npm的模块. 封装为Meteor包并在项目中添加包.使用meteor create 包名 --package来创建包,并通过将包目录放置于项目的packages文件夹等方法向项目引入包.包中使用Npm.depends和Npm.require来引入npm模块.Meteor文档-包中引入Npm模块 使用meteorhacks:npm.meteorhacks:npm @ Atm…

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <…

http://python.jobbole.com/86887/ 最近修改了项目里的logging相关功能,用到了python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容. 官方文档 技术博客 基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法.     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33…

Chrome中的Device模块调式响应性设计 阅读目录 启用Device模块 Device模块设置介绍 自定义预设介绍 查看media queries 触发触摸事件 回到顶部 启用Device模块 点击chrome浏览器右键 ---> 审查元素 --> 点击Toggle device Mode图标按钮即可打开Device模块,如下所示: 打开后如下界面: 如上网页是在网上找的一个响应性的简单网站  http://www.zuixiandao.cn/index.html 回到顶部 Device…

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <…

哈哈  今天周末有时间,再整理一篇博文上来,虽然已经不做游戏老长时间了,但还是要把以前做过的东西总结一下,借此可以回顾以前的东西,也可以分享给大家. 今天说一下游戏中VIP会员模块的实现思路.每款游戏的消费体系中必不可缺少的一个模块就是VIP,VIP用户可以获得额外的奖励,比如每日登陆奖励,游戏中各个功能针对VIP和普通用户都有所差异,这样可以使游戏运作更加良好,如果一款商业游戏不赚钱,那么这款游戏的路肯定不好走.本文的VIP模块的类似于QQ会员的成长体系,大家可去QQ会员网站中看看. 接下来进…

最近在学习python网络编程这一块,在写简单的socket通信代码时,遇到了struct这个模块的使用,当时不太清楚这到底有和作用,后来查阅了相关资料大概了解了,在这里做一下简单的总结. 了解c语言的人,一定会知道struct结构体在c语言中的作用,它定义了一种结构,里面包含不同类型的数据(int,char,bool等等),方便对某一结构对象进行处理.而在网络通信当中,大多传递的数据是以二进制流(binary data)存在的.当传递字符串时,不必担心太多的问题,而当传递诸如int.char之…

python中的StringIO模块 标签:python StringIO 此模块主要用于在内存缓冲区中读写数据.模块是用类编写的,只有一个StringIO类,所以它的可用方法都在类中.此类中的大部分函数都与对文件的操作方法类似. #coding=gbk import StringIO, cStringIO, sys s = StringIO.StringIO("JGood is a handsome boy") s.write("JGood is a handsome bo…

介绍: Python中的select模块专注于I/O多路复用,提供了select  poll  epoll三个方法(其中后两个在Linux中可用,windows仅支持select),另外也提供了kqueue方法(freeBSD系统) select方法: 进程指定内核监听哪些文件描述符(最多监听1024个fd)的哪些事件,当没有文件描述符事件发生时,进程被阻塞:当一个或者多个文件描述符事件发生时,进程被唤醒. 当我们调用select()时: 1 上下文切换转换为内核态 2 将fd从用户空间复制到内…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘,3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到26x26的结果 而可以越过边界的情况下,就可以让3x3的中心到达边界的像素点 超出部分的矩阵补零 代码说明 根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽…

Python中的re模块--正则表达式 使用match从字符串开头匹配 以匹配国内手机号为例,通常手机号为11位,以1开头.大概是这样13509094747,(这个号码是我随便写的,请不要拨打),我们通常还能看到其他美观的显示形式. 135-0909-4747 135 0909 4747 前三位由运营商规定,这里我们不考虑. 如何使用正则表达式匹配类似上面的手机号呢? import re result = re.match('\d\d\d-\d\d\d\d-\d\d\d\d', '135-090…

目前Tornado中的torndb模块是不支持python3.x,所以需要修改部分torndb源码即可正常使用 1.开发环境介绍 操作系统:win8(64位),python版本:python3.6(32位),IDE:pycharm 2.安装torndb(这里使用pip进行安装) pip install torndb 3.源码修改 修改MySQLdb,torndb是依赖于MySQLdb实现的对MySQL数据库操作,但是python3中不支持MySQLdb,而是使用pymysql,所以需要将源码中使…