在本教程中，我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说，一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码！对于我们的可缩放图像视图，我们要做的是让它成为一个可缩放的视图。...创建一个PanZoomImageView 让我们先创建一个PanZoomImageView类，它子类于UIScrollView。...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中，我们将图像视图居中，并设置它的高度和宽度，而不是把它固定在父视图上。这样一来，滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...这包括设置最小和最大的缩放级别，以及指定用户放大时使用的UIView（在我们的例子中，它将是图像视图）。让我们来设置滚动视图（为清晰起见，添加一些注释）。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串，并在字符串改变时更新UIImageView来实现。
最近项目，需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作，用来加速tensorflow的处理效果；下面对创建过程中，遇到的问题和资源进行简要记录，进行备忘： OP 创建 参考链接： https:/.../www.tensorflow.org/guide/create_op （官方教程） Tensorflow上手3: 实现自己的Op https://github.com/tensorflow/custom-op... （官方模板，看完上面的教程，使用该模板就可以很方便得在docker 容器中进行尝试构建；较为推荐） 何时定义一个新的OP: 现有的operation 组合不出来需要的OP； 现有的operation...tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it -v ${PWD}:/working_dir -w /working_dir tensorflow.../tensorflow:custom-op-ubuntu16 docker run -it tensorflow/tensorflow:custom-op-ubuntu16 /bin/bash 使用清华镜像临时下载
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
作者：Stephen MacMahon 来源： 赛灵思中文社区论坛 在本文中，我们将讲解如何在 Vivado® Design Suite 中完成平台准备工作，以便将其用作为 Vitis™ 中的加速平台。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言...因此，在进行时钟设置配置时需牢记此信息。 我添加了 3 个输出时钟：100Mhz、150Mhz 和 300Mhz： ? 并将复位极性设置为低电平有效 (Active Low)： ?...在 AXI Interrupt Controller 中，将“中断输出连接 (Interrupt Output Connection)”设置为“单连接 (Single)”，并将其连接到 Zynq UltraScale...如需了解后续步骤，请参阅本系列博客的第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 Original Source: Creating an Acceleration Platform
在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言： 熟悉...OpenCL 的用户可能对“内核 (kernel)”一词已耳熟能详，在 OpenCL 中执行功能的位置即被称为“内核”。...ZOCL 驱动用于为每个内核分配资源。在本文中，我们将讲解如何向全新或现有 PetaLinux 工程添加 XRT 和 ZOCL。...如果您计划设置一系列定制平台用于相同架构，那么只需为每个版本创建 1 个 sysroot 即可（例如，2020.1）。
我们知道 PHP 有一个为类创建一个别名的函数：class_alias，比如我们有个类名字是 WPJAM_Items，我们希望使用 WPJAM_Item 的时候效果一致，可以使用下面的代码为类 WPJAM_Items...创建一个别名 WPJAM_Item 。...class_alias('WPJAM_Items', 'WPJAM_Item'); 但是 PHP 就没有可以为函数创建一个别名的函数，比如我之前创建了一个函数 wpjam_is_mobile 来判断当前用户的设备是不是移动设备...于是我把自己写的函数直接通过 WordPress 的函数实现： function wpjam_is_mobile(){ return wp_is_mobile(); } 这样感觉上略显繁琐，没有创建别名的方式简洁...，那么我们就自己创建一个 function_alias 函数，实现为函数创建别名： function function_alias($original, $alias){ if(!
前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库；最后两节课使用 Swift for TensorFlow，并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者...在最后两节课不仅涵盖 TensorFlow 和 Swift 的新教材，还要从头开始创建一个新的 fastai Swift库，并在 Swift for TensorFlow 中添加许多新功能，由 Google...Swift 代码和 Python 代码看起来并没有很大差别 在本课中，Chris 将解释 Swift 是什么，以及它的设计目的。...了解Swift中`float`的实现 最后，我们研究了在 Swift 中计算矩阵乘积的不同方法，包括使用 Swift 来表示 TensorFlow 的Tensor 类别。...Swift C 交互操作 接下来，我们在 Swift 中实现了 Data Block API！嗯...实际上在某些方面它甚至比原始的 Python 版本更好。
今天，TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks（TensorFlow GNN）库 ，这个库使得用户在使用 TensorFlow 时能够轻松处理图结构数据...无论是在现实世界中，还是在我们设计的系统中，图无处不在。一组对象或是不同的人以及他们之间的联系，通常可以用图来描述。通常情况下，机器学习中的数据是结构化或关系型的，因此也可以用图来描述。...我们可以描述每个节点、边或整个图，从而将信息存储在图的每一部分中。此外，我们可以赋予图边缘方向性来描述信息或信息流。 GNN 可以用来回答关于这些图的多个特征问题。...最后，我们可以在边缘级别使用 GNN 来发现实体之间的连接。 TensorFlow GNN TF-GNN（TensorFlow GNN） 提供了在 TensorFlow 中实现 GNN 模型的构建块。...该模式描述了其训练数据的大小，并用于指导其他工具； GraphTensor 复合张量类型，可以用来保存图数据，也可以进行批处理，并具有可用的图操作例程； GraphTensor 结构操作库：在节点和边缘上进行各种有效的
Swift 中的 TensorFlow 应用是使用命令性代码编写的，即命令急切地（在运行时）执行的代码。...在本节中，我们将研究一些有用的 TensorFlow 操作，尤其是在神经网络编程的上下文中。 求两个张量之间的平方差 在本书的后面，我们将需要找到两个张量之差的平方。...，在每个标签中，与标签值相对应的每个元素中的数字为 1，其他地方为 0； 也就是说，张量中的位之一是热的（1）。...卷积层 卷积层是一层，其中层中的神经元通过使用通常为正方形的过滤器分组为小块，并通过在该层上滑动过滤器来创建。 每个色块由卷积，即乘以滤波器并相加。...（而不是在推理过程中）随机关闭的层。
那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？ 实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。...此外，Tensorflow还可以生成一些随机的张量，方便快速初始化一些随机值。...如程序1-5所示，我们以tf.random_normal()为例，来看一下随机张量的具体用法： 程序2-3： import tensorflow as tf random_num=tf.random_normal...Tensorflow中的其它随机张量的具体使用方法和属性介绍，可以参见Tensorflow官方手册：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/constant_op...最后，Tensorflow中还有一个重要的概念——fetch。Fetch的含义是指可以在一个会话中同时运行多个op。这就方便我们在实际的建模过程中，输出一些中间的op，取回多个tensor。
这随机地将基于 random_state 的数据集中的样本进行重排，random_state 是随机生成器的种子。这个种子是什么无关紧要，但如果总是使用相同的种子，我们就可以创建一个可复现的实验。...在数学中，矩阵通常被写成大写字母而向量为小写。在我们的脚本中，X 是矩阵，y 是向量。这样的惯例在大量机器学习代码中很常见。...以下是「train.py」文件中训练回路的第一部分： ? 首先，我们在 TensorFlow 中创建一个新的 session 对象。为了运行计算图，你需要首先启动会话（session）。...在 Xcode 中打开项目，你需要注意如下几点： 该应用程序是用面向对象的 C++语言写成的，源文件后缀为.mm。这里没有用到 TensorFlow 的 Swift API，只用到了 C++。...首先，我们定义输入数据张量 x，该张量的形状为 {1，20}，即 1 个样例，20 个特征。然后将我们的数据从数组转换成 TensorFlow 中的张量。 接下来，我们运行会话： ?
我们为TensorFlow创建一个损失函数，以最小化。TensorFlow通过修改计算图中的变量来实现。 Tensor ow知道如何修改变量，因为它跟踪模型中的计算，并自动计算每个变量的梯度。...Getting ready： 当我们创建一个张量并将其声明为一个变量时，TensorFlow在我们的计算图中创建了几个图形结构。...同样重要的是要指出，只要创建一个张量，TensorFlow就不会对计算图添加任何东西。 TensorFlow只有在创建可用的张量之后才能做到这一点。 有关更多信息，请参阅下一节变量和占位符。...这里我们将介绍在TensorFlow中创建张量的主要方法： 1. Fixed tensors: 创建零填充张量。...) How it works...： 一旦我们决定如何创建张量，那么我们也可以通过在Variable（）函数中包裹张量来创建相应的变量，如下所示。
TensorFlow的数据模型-张量 TensorFlow的计算结果不是一个具体的数字，而是一个张量的结构。一个张量中主要保存了三个属性：名字(name)，维度(shape)和类型(type)。...在张量中并没有真正保存数字，它保存得只是这些数字的计算过程。 TensorFlow计算图 TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。...例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练 op。 在TensorFlow中张量可以被理解为多维数组。...)创建文件列表； 用tf.train.string_input_producer()创建输入文件队列，可将输入文件顺序随机打乱； 用 tf.TFRecordReader() 读取文件中的数据； 用 tf.parse_single_example...注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
它「不会」为你执行任何计算（就像函数定义不会有任何执行结果一样）。它「仅」定义计算操作。 2. 会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。...>) 以下语句声明一个 2 行 3 列的变量矩阵，该变量的值服从标准差为 1 的正态分布，并随机生成。...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...TensorBoard 的创建是为了帮助你了解模型中张量的流动，以便调试和优化模型。它通常用于两项任务: 1. 图形可视化 2....将计算图设置为 sess.graph，返回会话的计算图（注意这里需要我们已经创建了会话） 我们将在以下的例子中展示两种方法。然而，第二种方法更加常用。
TensorFlow的名字由Tensor （张量）和Flow（流）组成。 ...在TensorFlow 程序中，所有数据都通过张量的形式表示，零阶张量表示标量(Scaka)，一阶张量表示向量，n阶张量表示n维数组。...要注意的是，张量在TensorFlow中的实现不是直接采用数组，它是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，保存的是得到这些数字的计算过程。...np.random.rand() # [0,1)之间均匀分布的随机样本 np.randam.randn() #N(0,1） 正态分布 np.random.randint() # [low,high)返回随机整数...) if step % 20 ==0: print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases)) Result: Reference： 在机器学习中对于张量的理解可以参考
第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?...变量 变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...在这种情况下，Keras为你提供了所编写块的模板，为你提供了结构，并为诸如Layers和Metrics之类的API提供了标准。这种结构使你的代码易于与他人共享，并易于集成到生产工作流程中。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?
请参阅指南：生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值..... seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为. name：操作的名称(可选)....返回： 用于填充随机均匀值的指定形状的张量....在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。 横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。...在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。 参数: shape: 一维的张量，也是输出的张量。
随着无人驾驶的火爆，深度学习在无人驾驶中的应用受到广泛关注，我在工作中对此有所接触，因此进行了相关学习和整理，给大家大家可以参考。...TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor：张量，可以简单理解为多维数组 flow：流，张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow...数据模型——张量 张量是Tensorflow管理数据的形式，功能上可以理解为多维数组。...node为节点名称，srcoutput为当前张量来为节点的第几个输出。...weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=2)) 生成2x3矩阵，元素是均值为0，标准差为2的随机数 TensorFlow随机数生成函数
在下面的几行代码中，我们创建了一个顺序的神经网络。 image.png #4不仅仅是Python TensorFlow不再仅仅是为Pythonistas服务了。...它现在以多种语言运行，从R到SWIFT到JavaScript。 image.png #5你可以在浏览器中做任何事情 说到JavaScript，你可以在浏览器中使用TensorFlow.js。...image.png 实时人体姿态估计在带有TensorFlow.js的浏览器中。打开相机进行演示这里。...T代表张量，就像TensorFlow。几周前，谷歌发布了alpha版本的第3版TPU。...image.png #8新的数据管道有了很大的改进 如果你想在TensorFlow中做这件事，然后强制退出，tf.data命名空间将使你在TensorFlow中的输入处理更有表现力和效率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
