01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项,来配置需要运行的会话,示例代码如下: run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session(config=run_config) 02 ConfigProto类配置项 对于ConfigProto类具体有如下可配置的部分。 map<string, int32> device_count:设备的数量映射。key为设备的名称(比如”CPU”或者”GPU”),而value为该类型设备的数
本文主要的介绍内容是TensorFlow的Graph和Session两个概念,即运算图和会话。
TensorFlow是世界上最流行的开源机器学习框架。在2017年谷歌开发者大会欧洲站中,Andrew Gasparovic介绍了TensorFlow以及发展的最新成果。他还介绍了一些例子,演示了如何在谷歌和现实问题中使用TensorFlow。 什么是GDD? 谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。 演讲者 Andrew Gasparovic 在谷歌研究院欧洲,机器智能部门。飞行员,跑步者,bloopm
作者:Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
来源:云栖社区 作者:Pavel Surmenok 本文长度为2600字,建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
我们都知道Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,这些数据就会变成过期数据,这个时候就需要进行删除,这里需要注意一下,这个与淘汰策略不同,淘汰策略是指当内存被占满了之后,这时就有必要将一些数据清理淘汰掉。
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍TensorFlow。阅读本文后,你将能够理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题,本文中的代码是用Python编写的,Python最近的火爆也和深度学习有关。 何时使用神经网络? 有关神经网络和深度学习的更详细的解释, 请看这里(ht
本文介绍了TensorBoard可视化学习的基础知识,包括什么是TensorBoard、TensorBoard中的Histograms、DISTRIBUTIONS、IMAGES、SCALARS和GRAPHS。同时,还介绍了如何通过TensorBoard可视化学习,包括TensorBoard的WebUI、TensorBoard中的Scalar、Histogram、Image、Audio、Text、Network和Config等可视化组件。通过这些可视化组件,用户可以直观地了解模型的运行状态,以及模型训练过程中的各种指标,从而更好地理解模型的训练过程,进一步优化模型的性能。
早前,ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实,因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。
机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。
Redis在我们日常开发中是经常用到的,Redis也是功能非常强大,可以进行缓存,还会有一些排行榜、点赞、消息队列、购物车等等;当然还有分布式锁Redisson,我们使用肯定少不了集群!小编最近学习到一些内存如果满了Redis是怎么操作呢?肯定像我们JVM一样,有回收或者淘汰的机制!今天小编和大家一起学习一下,小编也是看了阳哥的课,觉得讲的很好,记录一下,希望可以帮助到大家!!
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
Redis 中数据库键的过期时间都保存在过期字典中,当一个键过期了,Redis 存在三种不同的删除策略:定时删除、惰性删除和定期删除
【新智元导读】 近日,谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本,不仅改进了库中的机器学习功能,而且对 Python 和 Java 用户开放,提升了 debugging。同时,一系列新的改进,使得在普通智能手机上运行机器学习,特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能,而且对 Python 和 J
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍,TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布,并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
TensorFlow的计算图粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算图的粒度较粗,由层(Layer)组成。很明显,粒度越细,灵活性越好;粒度越粗,开发效率越高。用Angel手动搭建模型,层层堆叠,几行代码就够了(事实上,Angel借鉴了Caffe的方式,可以直接读取Json文件,生成深度网络);但限制在于,只能使用官方已经实现的Layer,因此诸如RNN和DNN,Angel目前是不支持的,开发者也无法自己实现。因此,开发者可以根据自己的不同需求,选择相应的平台。
AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代。 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实不少,甚至谷歌官方就在Te
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
我们在使用redis时,一般会设置一个过期时间,当然也有不设置过期时间的,也就是永久不过期。
1.You will need to adjust your conda configuration to proceed. 原因:就是在我们配置好镜像源后要删除原来的默认镜像源 解决: 1.conda config --remove-key channels 2.conda create -n tensorflow python=3.7.4 其余配置参考知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/112080773 顺便:激活tensorflow用完整命令:conda activate tensorflow 下载tensorflow1.9网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow 点击第一个下载到本地
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
在操作之前先安装好python环境,我是安装的Anaconda,Anaconda下载安装教程可参考:https://blog.csdn.net/Chen_Meng_/article/details/80375884,接下来进入正题。
最近在阅读《Redis设计与实现》这本书,书中关于Redis的实现原理,做了相对详细的介绍与说明。 Marser整理了Redis中对于过期key的几种删除策略。下面Marser来带你装逼带你飞,带你熬翔到天黑。 Redis中过期key的删除策略,分为三种:定时删除、定期删除、惰性删除。 其中,定时删除和定期删除是主动删除策略,惰性删除是被动删除策略。 下面就来逐一介绍这三种删除策略的原理及其优缺点。 1、定时删除 定时删除是在设置key的过期时间的同时,会创建一个定时器(timer)。定时器在key的过
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构,如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等,它经常被研究人员和公司所使用,提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
众所周知,Redis是一种内存级kv数据库,所有的操作都是在内存里面进行,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库,但是其数据可以持久化,而且支持丰富的数据类型。
随着网络不断的普及发展旅游平台依靠电子IT商务的支持得到了快速的发展,首先要从用户的实际需求出发,通过了解用户的需求开发出具有针对性的同城周边游旅游平台管理,利用目前网络给用户带来的方便快捷这一特点对系统进行调整,设计的系统让用户的使用起来更加方便,本系统的主要目的就是给用户带来快捷与高效、安全,用户只要在家中就可以进行操作。同时随着电子、商务的发展同城周边游旅游平台已经受到广大用户的关注。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
工程代码 Github: Data_Structures_C_Implemention -- Link List
redisDb结构的expires字典保存了数据库中所有键的过期时间,我们称这个字典为过期字典: ❑过期字典的键是一个指针,这个指针指向键空间中的某个键对象(也即是某个数据库键)。 ❑过期字典的值是一个long long类型的整数,这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间——一个毫秒精度的UNIX时间戳。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多个CPU,TensorFlow也不会区分它们,所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。
要优化InnoDB事务管理,请在事务功能的性能开销与服务器的工作负载之间找到理想的平衡。例如,如果一个应用程序每秒提交数千次,则可能会遇到性能问题;如果仅每2-3小时提交一次,则可能会遇到不同的性能问题。
众所周知,Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问:缓存解决能解决什么问题呢? 把热数据存放到存取速度快的存储介质中,通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些,贵的东西肯定要省着点用。 那么,如何节省缓存空间呢? 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时,将删除缓存,减少空间的占用; 如果缓存空间已满,则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。
去年8月13日,谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”, 最近几天,谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版, 可以来这里查看:
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。本文给出了使用eager_execution的步骤及一些注意事项,并不涉及理论知识,如果您已经对Tensorflow有所了解,那么可以阅读以下本文,它能指导您使用这个有趣的功能:
近日 TensorFlow 官方发布了 2.8.0 正式版,距离上次 2.7 版本的更新过去没多久,新版本提供了更多的 bug 修复和功能改进,此外新版本还针对漏洞发布了补丁。
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成T
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
1、设置过期时间 expire key time(s)--这是最常用的方式 setex(String key, int seconds, String value)--字符串独有的方式 注意: 除了string独有设置过期时间方法,其他类型都需要依靠expire方法来设置时间 如果没有设置时间,那缓存就是永不过期 如果设置了过期时间,之后又想让缓存永不过期,使用persist key 2、三种过期策略 定时删除 含义:在设置key的过期时间的同时,为该key创建一个定时器,让定时器在key的过期时间来临时
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
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