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TensorFlow基础：创建计算图

本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。

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图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践

图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型）这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato

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动态计算图

Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括：动态计算图简介计算图中的Function 计算图和反向传播叶子节点和非叶子节点计算图在TensorBoard中的可视化一，动态计算图简介 ?...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。...如果在程序中使用了backward方法执行了反向传播，或者利用torch.autograd.grad方法计算了梯度，那么创建的计算图会被立即销毁，释放存储空间，下次调用需要重新创建。

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【译】使用 JavaScript 创建图

image.png 图是由具有边的节点集合组成的数据结构。图可以是有向的或者是无向的。有向图包含功能类似于单行道的边。边缘从一个节点流向另一个节点。...image.png **图（graph）**中没有明确的信息层次结构。方法我们将创建一个（关于）人和冰淇凌口味的图表。这将是一个有向图，因为人们可以喜欢某些口味，但是味道可不喜欢人。...我们将创建三个类： PersonNode IceCreamFlavorNode Graph PersonNode PersonNode类将接受一个参数：一个人的名字。这将作为其标识符。...Graph类将包含六个方法： addPersonNode(name)：接受一个参数，一个人的名字，创建一个具有此名字的PersonNode对象，并将其推送到peopleNodes数组。...addIceCreamFlavorNode(flavor)：接受一个参数，一个冰淇凌口味，创建一个具有这种口味的IceCreamFlavorNode对象，并将其推送到iceCreamFlavorNodes

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UML学习-活动图创建

活动图（Activity Diagram）可以实现对系统动态行为的建模，主要是将用例细化，即用例内部的细节可以以活动图的方式描述。...活动图描述活动的顺序，主要表活动之间的控制流，是内部处理驱动的流程，在本质上是一种流程图。先看一下基本图标。 ?...1.Enterprise Architec创建活动图本文通过EA来创建ATM机取款这个活动的活动图。（1）新建工程 File-newProject,输入项目名称ATM点击确定。 ?...本节讲述行为模型中的活动图。 2.添加活动图在行为模型中右键，选择AddDiagram，在UML Behavioral中选择Activity ?...3.创建取款活动图首先简单介绍下几个常用的操作元素，Action元素一般用来描述操作步骤，Decision用来描述步骤中的判断，Partition用来描述过程中需要交互的对象，例如本文中的交互对象有储户

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回炉重造：计算图

有的，那就是我们需要说的计算图计算图我们借用「图」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? （这幅图摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域，而蓝色区块，则是与权重W1经过计算的位置可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算我们最后标准化一下这就是权重W1对应的梯度，以此类推，我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层，而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态图在tf1时代，其运行机制是静态图，也就是「符号式编程」，tensorflow也是按照上面计算图的思想，把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级，乘法和加法同时做到总结这篇文章讲解了计算图的提出，框架内部常见算子的反向传播方法，以及动静态图的主要区别。

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图的排序计算和传播计算

图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍：SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络，网络中的节点代表个体，边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索图的整个结构，而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法：PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。

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图的社区计算和嵌入计算

图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...图注意力网络（GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法，它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。

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PyTorch: 计算图与动态图机制

文章目录计算图 PyTorch的动态图机制计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点 Node 边 Edge 结点表示数据：如向量，矩阵，张量边表示运算：如加减乘除卷积等...用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点：用户创建的结点称为叶子结点，如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度，而清除在反向传播过程中的变量的梯度...当然，如果想要保存过程中变量的梯度值，可以采用retain_grad() grad_fn: 记录创建该张量时所用的方法（函数） y.grad_fn= a.grad_fn...= b.grad_fn= PyTorch的动态图机制根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图动态图运算与搭建同时进行灵活

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图的度计算和相似度计算

图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。

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「业务架构」如何创建BPMN图？

我们将向您介绍BPMN，并让您了解如何使用我们的BPMN软件为流程和工作流设计创建BPMN。 BPMN是什么? 业务流程模型和符号(BPMN)是在业务流程建模中使用的著名建模标准。...BPMN图的用途 BPMN符号是如此简单,他们可以被理解为,每个人,包括业务分析师创建和改进业务流程,技术开发人员实现过程变化,业务经理监视变化,甚至非技术人员像涉众想了解未来的过程。...理解BPMN图在BPMN中，使用带有一系列图形元素的图来描述流程。这样的可视化表示使用户很容易理解流程的逻辑。BPMN主要用于设计和读取简单和复杂的业务流程关系图。...选择现有的BPMN关系图模板，或者选择Blank从零开始创建。单击Next。输入图表名称并单击OK。从关系图工具栏中拖放形状。使用资源目录来完成图表。将鼠标指针移动到一个形状上。...按下资源图标并将其拖出，然后选择要创建的形状。将自动为您创建一个连接器。

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mapinfo操作之创建渲染图

优化过程中可能需要创建渲染图来获取某项业务的热点分布情况，比如分析投诉量、话务量等，本文主要讲述渲染图创建过程。...1、数据表最少需要包含4列站点名，经度，纬度，渲染值列（比如，话务量） 2、mapinfo打开数据表，创建点图层 ?...3、创建渲染图地图->创建专题地图->Grid->Grid Default ? A.设置按钮设置说明 ?

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用gogs创建图床服务

图床就是用来存放图片的空间有些人用github当图床, 优点是玩法简单, 而且理论上只要单个容量不超过100M都是可以用的, 但这样做有几个小问题: 在国内, Github的响应速度较慢, 有些地区甚至访问不到...Github是放代码的地方, 大量存图有点不道德 Github的免费仓库都是完全公开的, 而公开所有的图片素材并非好事我原来搭过私人版的github, 也就是gogs,参见用gogs搭建属于自己的...git网站, 我想到的办法是, 用gogs建一个仓库存图在gogs创建新仓库 ?...http://fangyuanxiaozhan.com:10080/zhaoolee/images/raw/master/227703.jpg 小结图床的用途很丰富, 比如托管网站的图片, 为markdown...文档提供图片我对图床的需求, 一部分源于前端的博客, 当html示例网页附带图片素材时, 你不得不把图片打包上传到网盘中; 但如果你用了图床服务, 就可以直接分享hmtl源码, 当html源码被浏览器打开的时候

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在Excel中创建瀑布图

标签：Excel图表技巧，瀑布图在Excel中很容易创建瀑布图，因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而，改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时，没有被标记为“汇总”列，这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列，这将选择该列。然后，在该列上单击鼠标右键，选择“设置为汇总”，如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到，可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正，灰色表示负，可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法！并且，如果数据从正变为负，则颜色不会改变。...下图2是设置了颜色的示例瀑布图。图2 每列都通过一条灰色细线连接到下一列。若要查看这些线条，隐藏图表网格线可能会有所帮助。可以其中一条网格线以选择所有网格线，按Delete（删除）键删除网格线。...瀑布图是一种很好的图表类型，希望Microsfot能够不断改进，让其更好。注：本文内容学习整理自mrexcel.com。

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AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？

因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算。图片计算图的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的图描述称为数据流图，有些称为计算图，这里可以统称为计算图。...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。...如果在程序中使用了backward方法执行了反向传播，或者利用torch.autograd.grad方法计算了梯度，那么创建的计算图会被立即销毁，释放存储空间，下次调用需要重新创建。...通过继承torch.autograd.Function来创建。...，加入刚创建的Function节点。

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Excel图表学习：创建子弹图

可以想到三种创建子弹图的方法。使用列或条形“三明治”，这是本文介绍的方法。使用没有“三明治”的柱形或条形。使用XY图。...图1 为了尽可能轻松地创建你的第一个图表，将新工作表的名称更改为“GG”，然后设置数据区域如图所示。在创建图表后，可以根据需要重命名工作表或移动数据。...下面是单元格中使用的公式： B8：=Target B9：2 单元格B8确定Target（目标）值，单元格B9将目标值的指示居中放置在三个图表的中心，这些图表组合起来创建该子弹图。...公式是： D12:=MAX(MaxOK-C12,0) D13:=MAX(MIN(MaxOK-MaxPoor,MaxOK-Actual),0) D14:=D12 创建柱形子弹图 1.首先创建一个标准堆积柱形图...图8 15.将图表调整为想要的大小并进行你想要的一些其他格式，最后的图表效果如下图9所示。图9 创建水平子弹图与上文介绍的类似，只是使用堆积条形图。

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如何创建价值流图（VSM）？

如何创建价值流图（VSM）？第一步是从客户的角度准确识别价值。换句话说，是客户指定他们认为你的产品或服务有什么价值。图片以下是入门的基本步骤：对生产产品或服务的整个过程进行演练。...制作流程当前状态的价值流图（VSM）。收集数据，例如时间、质量或每个步骤可用的任何其他资源。然后，分析价值流图（VSM）上的当前任务：确定改进的机会。识别可能限制流量的瓶颈和任何其他障碍。...创建一个未来状态图来说明所需的目标。这个未来的地图应该使可视化更容易获得更好的视角。设计将未来状态付诸行动的计划。请记住，价值流图（VSM）应该表示或显示从供应商到客户的整个流程，所以从开始到结束。...这还应显示与VSM（价值流图）有关的所有数据流。创建完此VSM（价值流图）后，您应该能够确定延迟发生的位置，或者是否存在任何过量库存或障碍。价值流图（VSM）是精益生产提供的最重要工具之一。...拥有VSM（价值流图）将使您保持领先，因为您将始终准确地知道您的企业制造过程中当前正在发生的事情。了解什么可以增加价值并消除浪费将使您的业务保持良好状态！

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Excel图表学习：创建辐条图

这次创建的辐条图，应该有5个或6个辐条，辐条从中央枢纽向外辐射，辐条的长度应反映辐条值，所以它看起来应该如下图1所示。...图3 现在我们知道了角度和长度，因此可以在Excel中设置表格来计算辐条每端的X、Y值。...图7 同样的操作添加另外的5个点，结果如下图8所示。图8 现在，图表如下图9所示。图9 下面需要清理和格式化图表。选择并删除图表标题、图表图例、水平和垂直网格线。...首先我们需要计算网格值，在单元格C22:C24中，添加了3个公式，如下图14所示。...现在，可以创建使用弧度数组来提供X和Y值的公式。每个点的X值将是 X = Circle Radius* Cos( t )，其中t是我们的弧度数组。

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TensorFlow中的计算图

3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...3.2 运行方式简单来说，计算图的运行参考了拓扑排序的思想，可以分为如下4个步骤：以节点名称作为关键字、入度作为值，创建一张哈希表，并将此计算图中的所有节点放入哈希表中。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。

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计算图演算：反向传播

计算图谈及计算，有人可能又要为烦人的计算公式头疼了，所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算图。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例，从计算角度看它一共有3步操作：两次求和和一次乘积。...为了让大家对计算图有更清晰的理解，这里我们把它分开计算，并绘制图像。我们可以把这个等式分成3个函数： ? 在计算图中，我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...为了计算图中的偏导数，我们先来复习这两个求和规则和乘积规则： ? 已知a=2，b=1，那么相应的计算图就是： ?...通过分解路径，这个式子能更高效地计算总和，虽然长得和求和等式有一定差异，但对于每条边它确实只计算了一次。前向模式求导从计算图的输入开始，到最后结束。...虽然你以前可能没想过从计算图的角度来进行理解，但这样一看，其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。另一方面，反向模式求导则是从计算图的最后开始，到输入结束。

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