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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。

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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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    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 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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    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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    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。

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    tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构与相关报错

    将这一定义进行扩展，我们也可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集，其中的四个维度分别是：图片在数据集中的编号，图片高度、宽度，以及色彩数据。 为什么需要使用张量来进行图片处理？？...这里的一系列操作包含的范围很宽，可以是简单的矩阵乘法，也可以是卷积、池化和LSTM等稍复杂的运算。...这些问题有可能拉低整个深度学习网络的运行效率或者引入不必要的Bug，而计算图正是为解决这一问题产生的。...operation）、赋值、获取数据 . 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 ?...Keras的用户可以更快的在TensorFlow的框架下做出相应地模型，能更方便地进行分布式训练，使用Google的Cloud ML， 进行超参，还有更更重要的：TF-Serving 5、分布式TensorFlow

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