命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

Go语言结构体成员能否是函数,从而实现类似类的成员函数的机制呢?答案是肯定的. package main import "fmt" type stru struct { testfunc1 func() testfunc2 func(a int) int } func test(a int) int { fmt.Println(a) return 1 } func main() { s := &stru{ testfunc1: func() { fmt.Println(&quo

今天同事在做一个功能的时候需要使用js来实现类似php函数number_format的功能,最后就有了下面的方法,可以实现了: /** * number_format * @param number 传进来的数, * @param bit 保留的小数位,默认保留两位小数, * @param sign 为整数位间隔符号,默认为空格 * @param gapnum 为整数位每几位间隔,默认为3位一隔 * @type arguments的作用:arguments[0] == number(之一) */

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s

一篇参考博客:http://www.cnblogs.com/fangwenyu/archive/2011/10/12/2209051.html 在Python中有一个exec()函数,同样在JavaScript中有一个eval()函数,这两个函数有一个相似的特点,那就是可以在里面传入一段Python代码或者JavaScript代码,发现竟然可以运行该代码. 但是遗憾的是,Java中并不存在这样的函数,于是突发奇想,我们可不可以在Java中实现一个类似的函数,用来执行Java代码呢? 我们知道,P

tf.squared_difference squared_difference( x, y, name=None ) 功能说明: 计算张量 x.y 对应元素差平方 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 x 是 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型 y 是 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i

import tensorflow as tf labels = [[0.2,0.3,0.5], [0.1,0.6,0.3]]logits = [[2,0.5,1], [0.1,1,3]] a=tf.nn.softmax([2,0.5,1]) # 此行代码观看softmax函数如何处理数据,结果表明是按照行进行处理,即ln2/(ln2+ln0.5+ln1)result1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits

需求:写一个属于你自己的 frange函数,frange与range类似,一样的参数规则,但是每一项必须要是float类型 实现: 注意点,如何判断stop是否有参数传入,这里使用空字符判断,如frange(10)和frange(10,0)逻辑处理是不同的 def frange(start,stop=None,step=1): result = [] if stop==None: stop=start start=0.0 if step>=1: while start < stop: resu

/** \brief Get the transform between two frames by frame ID.   * \param target_frame The frame to which data should be transformed   * \param source_frame The frame where the data originated   * \param time The time at which the value of the transfor

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/songhfu/article/details/40074795 主要利用:oracle函数-SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity SQL脚本: select * from (select '河北沧州东塑股份有限公司',name, SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity('河北沧州东塑股份有限公司',name) 相似度 from test_pp t) order

mysql8 已经支持开窗函数 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions.html ———————————————— sql server 的开窗函数 http://www.cnblogs.com/zihunqingxin/p/3638857.html mysql8 之前的版本不支持开窗函数 目的,取每个channel 按created_on 倒序排的前20条 示例如下(有部分冗余数据) select id,url,chan

如上图,查找A列的数据在D,F列是否存在,如果存在背景色变绿,如果不存在则A列的背景色变红. 直接贴上代码: Private Sub CommandButton1_Click() Call lookUpAToDF End Sub Public Sub lookUpAToDF() Dim a, d, f As Long 'Count of non-empty data in colum A,D,F a = Application.WorksheetFunction.CountA(Range("A:

SELECT total.* FROM ( SELECT obj.uid, obj.score, CASE WHEN @rowtotal = obj.score THEN @rownum WHEN @rowtotal := obj.score THEN @rownum :=@rownum + 1 WHEN @rowtotal = 0 THEN @rownum :=@rownum + 1 END AS rownum FROM ( SELECT uid, score FROM t ORDER BY

tf.add_to_collection(name, value) 此函数将元素添加到列表中 参数: name:列表名.如果不存在,创建一个新的列表 value:元素 tf.get_collection(name) 此函数获取列表 参数: name:列表名 tf.add_n(inputs) 此函数将元素相加并返回 注意:元素类型必须一致,否者报错 tf.add_to_collection('losses', regularizer(weights)) tf.add_n(tf.get_collec

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这

PHP print_r的函数很好用,可以用来打印数组.对象等的结构与数据,可惜JavaScript并没有原生提供类似的函数.不过我们可以试着自己来实现这个函数,下面提供一些方法与思路. 方法一 function print_r(theObj) { var retStr = ''; if (typeof theObj == 'object') { retStr += '<div style="font-family:Tahoma; font-size:7pt;">'; for

tf.get_variable(name,  shape, initializer): name就是变量的名称,shape是变量的维度,initializer是变量初始化的方式,初始化的方式有以下几种: tf.constant_initializer:常量初始化函数 tf.random_normal_initializer:正态分布 tf.truncated_normal_initializer:截取的正态分布 tf.random_uniform_initializer:均匀分布 tf.zero

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =

import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) global mask0 mask0 = np.ones(shape=[1, 6, 1], dtype='float32') def f1(): mask0[0, 0, 0] = 0. print(1) return tf.multiply(x, 17) def f2(): print(2) return tf.add(y, 23) t

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session