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使用下标给string类型赋值之后，cout输出变量为空的问题。

，以及子文件夹，根据参数来做，有则略过，无则创建 但是我发现根本创建不了文件夹 我试着输出循环中的fileurl_s_cy[i]，能够正常输出我想要的字符 但是当我输出fileurl_s_cy的时候出了问题...，fileurl_s_cy至始至终为空，长度也为空，导致无法正常创建文件夹 明明可以正常输出fileurl_s_cy[i]，但是无法正常输出fileurl_s_cy，本以为是’\0’的问题，发现加上也无济于事...，fileurl_s_cy整体长度依旧是0 我可以使用std::stringfileurl_s_cy = “www/ccccc” 这种形式正常创建文件夹，但就是无法使用下标的赋值方式 经过一番百度，得知是因为声明...fileurl_s_cy的时候没有开辟空间，所以无法使用 奇怪的是输出fileurl_s_cy[i]居然也不报错。...解决方法如下： 声明的时候改为std::string fileurl_s_cy(len,’\0’); 这样就可以正常使用下标赋值，输出以及整体输出 怕忘记，记录与此。

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最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝

低秩分解：将原始的权重张量分解为多个张量，并对分解张量进行优化。    ...这些工具都不适合使用，那就让我们自己来动手剪枝吧： 简单方法：直接改配置文件的参数设置，不加载谷歌pretrain好的语言模型，使用自己的数据重新pretrain语言模型，再加载该模型进行task-specific...fine-tune； 进阶方法：在fine-tune的时候，首先随机初始化参数，假设从原始的m维裁剪到了n维，那么取预训练BERT模型相应的前n维赋值给剪枝后的参数。...1）首先，将谷歌pretrain的模型参数预存好，保存到一个json文件中： ? 2）参数赋值，在model_fn_builder函数中，加载预存的参数进行剪枝赋值： ? 是的！剪枝就是如此简单！...取前n维向量的剪枝方法是否过于粗暴？是有点，我们也简单尝试过，对权重根据绝对值进行排序裁剪，但结果相差不大。

6.8K10
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Tensorflow之梯度裁剪的实现示例

tensorflow中的梯度计算和更新 为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器...): 其中，t为一个张量，clip_by_value返回一个与t的type相同、shape相同的张量，但是新tensor中的值被裁剪到了clip_value_min和clip_value_max之间。...最终，梯度的裁剪方式为 ? 可知，如果clip_norm global_norm, 则不对梯度进行裁剪，否则对梯度进行缩放。...，而clip_by_global_norm可用于多个张量组成的列表。...到此这篇关于Tensorflow之梯度裁剪的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow 梯度裁剪内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

即使只是将数据输入到预定义的 TensorFlow 网络层，维度也要弄对。当你要求进行错误的计算时，通常会得到一些没啥用的异常消息。...它可以兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Numpy以及 Keras 和 fastai 等高级库。 ? 在张量代码中定位问题令人抓狂！...调试一个简单的线性层 让我们来看一个简单的张量计算，来说明缺省异常消息提供的信息不太理想。下面是一个包含张量维度错误的硬编码单（线性）网络层的简单 NumPy 实现。...如果我们使用 Python with 和tsensor 的 clarify()包装语句，我们将得到一个可视化和增强的错误消息。...为了演示 TensorSensor 在这种情况下是如何分清异常的，我们需要给语句中使用的变量（为 h _ 赋值）一些伪定义，以得到可执行代码: nhidden = 256 Whh_ = torch.eye

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TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。...TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造，可以将评估计算与构造进行分离。（请记住，要计算结果，必须赋值并计算所有节点。）...考虑非常简单的事情：对两个张量求和，即 x1+x2 可以使用图1-20的计算图来执行计算。 ?...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...你首先要研究激活函数，主要是单个神经元（relu、sigmoid和swish），了解如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，并选择正确的代价函数。

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为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

这可以通过在执行批处理规范化的同一内核中免费执行简单的操作(如elementwise Add或ReLU)来提高性能，而不需要额外的内存传输。...当使用Horovod运行MXNet进行多gpu和多节点培训时，MXNet运行时将自动应用此优化。...我们增强了TensorFlow的图形执行器(使用NVIDIA profiler NVTX扩展)，将标记发送到使用CUDA profiler(如nvprof)收集的配置文件中，从而简化了性能分析。...当批处理大小较小时，cuDNN库可以使用在某些情况下使用持久算法的RNN实现。 虽然cuDNN已经为几个版本提供了持久的rnn支持，但是我们最近针对张量核对它们进行了大量的优化。...此外，随着cuDNN和DALI功能的增强，还可以使用各个库。 本文翻译自NVIDIA BLog，点击阅读原文以访问文中所介绍的各个框架和库

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TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。...TensorFlow可以帮助你非常轻松地构建非常复杂的计算图。通过构造，可以将评估计算与构造进行分离。（请记住，要计算结果，必须赋值并计算所有节点。）...考虑非常简单的事情：对两个张量求和，即 x1+x2 可以使用图1-20的计算图来执行计算。 ?...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...你首先要研究激活函数，主要是单个神经元（relu、sigmoid和swish），了解如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，并选择正确的代价函数。

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TensorFlow 基础实战

图（也称为计算图或数据流图）：是一种图数据结构 图的节点是指令，图的边是张量。张量流经图，在每个节点由一个指令操控。一个指令的输出张量通常会变成后续指令的输入张量。...定义常量： x = tf.constant([5.2]) 定义变量： y = tf.Variable([5]) 给变量赋值： y = tf.Variable([0]) y = y.assign([5])...实战房价预测 因为搭建 Tensorflow 环境还是蛮复杂的，这里还是使用 Google Colab 环境。...在 TensorFlow 中，使用一种称为“特征列”的结构来表示特征的数据类型。特征列仅仅存储对特征数据的描述，不包含特征数据本身。...然后，使用 TensorFlow Dataset API 构建 Dataset 对象，并将数据拆分成大小为 batch_size 的多批次数据，以此来按照指定周期（num_epochs）进行重复。

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来看看提升深度神经网络泛化能力的核心技术（附代码）

具体体现在计算机视觉中，我们可以对图像进行变换处理得到新突破，例如位置和颜色调整是常见的转换技术，常见的图像处理还包括——缩放、裁剪、翻转、填充、旋转和平移。...pillow 和 OpenCV 这样的图像处理库来手动执行图像增强，但更简单且耗时更少的方法是使用 Keras API 来完成。...这个函数需要一个参数：一张图像（秩为 3 的 Numpy 张量），并且应该输出一个同尺寸的 Numpy 张量。...基于 TensorFlow 的数据增强如果要基于 TensorFlow 实现数据增强，示例代码如下：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...它为损失函数添加了一个额外的权重约束部分，它在模型过于复杂的时候会进行惩罚（高loss），简单地说，正则化限制权重幅度过大。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们也可以直接使用torch.tensor()来定义一个变量，通过指定requires_grad来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor...其中tf.assign()是将b的值赋值给a，因为a是常量，因此不可改变，就会报该错误，再看下面一个例子： ? 我们将10赋值给state，然后新建了一个变量state_。...state是一个变量，这样是没有问题的，这样的话在训练的过程中我们就可以不断地更新参数了。 再看一个例子： ? 在这种情况下，我们仅仅只是将a指向的值改为指向b，并没有真正修改a的值。 ?

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Tensorflow入门教程（六）——执行顺序和控制依赖关系

上一篇我介绍了如何使用Tensorflow的重载操作。这一篇我会说一说Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系的理解。...Tensorflow不会立即运行已定义的操作，而是会在图形中创建相应的节点，并使用Session.run（）方法对其进行计算。...这使的Tensorflow在运行时可以进行优化，确定以最佳的执行顺序并尽可能修剪未使用的节点。如下例子，这里我们创建3个张量，两个常量张量和另一个存储加法结果的张量。...张量c在这里会出现不确定性值，这个值可能是3或7，取决于相加操作和赋值操作哪个先执行。 在代码中定义的操作顺序与Tensorflow运行是无关的。唯一需要关注的是控制依赖关系。...张量的控制依赖性很简单，每次在一个操作中使用张量时，该操作都会定义该张量的隐式依赖关系。当处理变量时，需要使用tf.control_dependencies（）按如下方式显式定义依赖关系。 ?

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PyTorch踩坑记

这样对于深度框架的调试就特别容易，如果你使用TensorFlow或者Keras，底层的实现都是C/C++，无法很好地进行底层的调试；第二，PyTorch使用动态图，而TensorFlow这样的框架使用静态图...我们首先来看一下+=这个操作符，这是一个原位操作符因为+=是对out张量直接进行的+操作，就是说执行完+=操作以后原来out指向的那个张量已经改变了。...如果使用out = out + residual会有什么不同呢？这个操作是将out和residual相加，然后将结果赋值给out变量。在这个过程中原来out变量指向的那个张量并没有被修改。...这是因为官方的ResNet中forward()函数中进行相加赋值操作以后就是一个relu激活函数，而激活函数层不需要反向传播，所以是没问题的；而我自己设计的网络中后面还有别的层，所以就不能这样写了。...如果在定义模型的时候，使用普通的list存储的模型层，PyTorch提供的to()方法是不会将对应的层复制到GPU上去的。解决办法也很简单，使用torch.nn.ModuleList容器来存储就好了。

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机器学习（1） - TensorflowSharp 简单使用与KNN识别MNIST流程

本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念，然后实现一些基本操作例如数字相加等运算。...此时的a和b就会十分接近我们使用最小二乘法做出来的值，这时，就可以认为模型训练完成了。 当然，这只是机器学习最简单的一个例子，使用的模型也只是线性的直线方程。...张量（tensor）: Tensorflow中所有的输入输出变量都是张量，而不是基本的int，double这样的类型，即使是一个整数1，也必须被包装成一个0维的，长度为1的张量【1】。...这是一个在定义时不需要赋值，但在使用之前必须赋值（feed）的变量，通常用作训练数据。 Variable：变量，它和占位符的不同是它在定义时需要赋值，而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。...实际上，解决这个问题有很多种方法，KNN是其中最简单的一种。除了KNN之外，还可以使用各种类型的神经网络。 我们可以将每个图片看成一个点的集合。

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【tensorflow2.0】张量数据结构

TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。 Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。...Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。 从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable....常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。 一，常量张量 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。...标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。...可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。 可以用shape方法查看张量的尺寸。

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PoseNet 实时人体姿态估计 iOS 示例应用

由于被去除的区域已被遮挡，所以您可以在显示屏上查看被提取的区域。当推理总得分高于0.5时，将呈现结果。 摄像头抓拍的照片在使用后会立即丢弃，不会进行保存。...预处理 在预处理过程中，摄像头输入的图像将被转换，以满足模型对输入的要求：首先，将原始图像裁剪为符合模型输入尺寸 (宽高比) 的图像，然后对裁剪后图像进行大小调整，并转换为模型可接受的数据类型。...推理 将预处理的数据分配给输入张量并运行模型。将输出数据分配给输出张量作为结果。 后处理 在后处理中，它将计算关键点和要显示的线的位置以及总信任值得分。...总信任值分数是所有关键点信任值 (信任值取值范围在 0.0 至 1.0，1.0 为最高信任值) 的平均值。 根据热力图张量 (heat tensor) 和偏移张量计算关键点的坐标。...使用变换后的点，可以通过将点连接在相邻关节之间来绘制人的骨骼。

2.3K10

TensorFlow--Chapter03编程基础知识总结,TensorBoard可视化初步

，最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作，并在模型使用前首先运行该操作 Int_ops = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session(...) sess.run(Int_ops) 常量是不能修改的张量，用constant类定义 con1 = tf.constant(100) import tensorflow as tf 1.2 常量 tf.zeros...TensorFlow的Python API中，张量对象a、b和c是操作结果的字符别名，他其实并不存储输出结果的值 2.1 会话的模式1 需要明确调用Session.close()函数来关闭会话并释放资源...except: print("Exception") finally: sess.close() # 关闭会话使得本次运行中使用到的资源可以被释放 [1 2 3] 2.2 会话的模式...与传统编程语法不同，TensorFlow中的变量定义之后，一般五福人工赋值，系统会根据算法模型，训练优化过程中自动调整变量对应的数值 特殊情况需要人工更新的，可用变量赋值语句tf.assign()

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