前言： 本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。...模型训练： 作用：将数据输入到模型中，模型去调整权重。在回调函数中设置，训练次数、输出路径。 6. 模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7....学习训练模型 1.了解fit函数的参数作用 2.设置回调函数学习:tensorflow.keras.callbacks库 3.模型损失率与准确率可视化 4....解决办法： 1. 将文件名保存到数据集中，在需要训练时再动态加载，这里采用了map函数。...问题八：回调函数的模型路径问题 出现原因: 在模型第一次训练结束后，回调函数保存模型时，出现异常“AttributeError: 'WindowsPath' object has no attribute
比如输入一堆图片告诉他哪个是猫，以后它就能自动识别猫了；给汽车装上各种传感器采集数据，人开着车操作，一段时间后，它就知道什么情况要怎么操作了，就会自动驾驶了？不知理解得对不对，希望指正。...Spark在集群上依赖Master，然后分发到Worker上，这样的架构感觉不太稳定，不知道TF在分布式是什么架构有没有什么特点？ 目前没有类似Streaming的东西，Spark主要用来做数据处理。...另外，网上有评论说TensorFlow的C/C++接口没有Caffe友好，这个您怎么看？ 提高裁剪的大小，会降低样本量，准确率不一定提高。训练20多小时是用了多少epoch？...TensorFlow有分布式的训练，不需要手动，有比较好用的接口，在《TensorFlow实战》中有详细的例子如何使用分布式版本。TF的C/C++接口很完善，有没有caffe友好这个见仁见智。...如果神经网络中没有激活函数，那输出的结果只是输入的线性变换。但是加入了激活函数后，就不是高次多项式了。 五、其他相关的问题 1 . TensorFlow的发展趋势是怎么样的？
大家都想知道，深度学习是什么？它能够为我们做什么？我们可以怎么来应用它？ 其实，深度学习并不是一个突然出现的技术领域，它的核心算法就是神经网络，是一种机器学习的模型。...在这个过程中，我们也迭代开发了好几代支持深度学习的软件系统，这些最终导致了我们在 2015 年 10 月开源了 TensorFlow，借此希望能够进一步推进深度学习的应用和研究。...基于这个想法，TensorFlow 一直很重视多种程序语言开发环境的支持。比如说，开发者可以在 Python, C++, Java, Go, C# 等很多开发环境中使用 TensorFlow。...比如说 TensorFlow 很早就帮助搜索、广告等最核心的业务上应用实施了深度学习模型；垃圾邮件过滤也用了 TensorFlow 训练的模型；Android 的应用商店推荐也上线了 TensorFlow...而传统的办法是在手机上装两个摄像头，相对而言，利用深度学习算法既降低了手机的造价，又可以让现有的手机增加功能。 转自：TensorFlow
我们知道，正常情况下，如果程序因为某种异常条件退出的话，应该会产生core dump，而如果程序正常退出的话，应该是直接或者间接的调用了exit()相关的函数。...基于这个事实，我想到了这样一个办法，在程序开始时，通过系统提供的atexit()，向系统注册一个回调函数，在程序调用exit()退出的时候，这个回调函数就会被调用，然后我们在回调函数中打印出当前的函数调用栈...在上面，我提到了在“回调函数中打印出当前的函数调用栈”，相信细心的朋友应该注意到这个了，本文的主要内容就是详细介绍，如何在程序中打印中当前的函数调用栈。...关于c++的mangle/demangle机制，不了解的朋友可以在搜索引擎上搜一下，我这里就不多就介绍了。...不过不知道大家有没有想过这样一个问题，同一个函数可以在代码中多个地方调用，如果我们只是知道函数，而不知道在哪里调用的，有时候还是不够方便，bingo，这个也是有办法的，可以通过address2line命令来完成
()运算符重载函数的对象，称为函数对象或者称为仿函数 其中无论这个类或者结构体里是否还有其他的函数，但只要看有没有operator()运算符重载函数就行 函数对象一般来说只包含一个operator()运算符重载函数...，但编译时候走到return comp(a, b);时，编译器是不知道我调用的是 myless还是mygreater，完全不知道，除非我们明确写是调用了谁，只有在运行时候才会跑到这个地址上去找到对应的,...因为函数指针只存储了函数地址，而没有任何函数体的信息 所以通过函数指针调用函数，是没有办法内联的，效率很低，因为有函数的调用开销 那我们再来看看C++函数对象的版本实现 template<typename...，因为是operator()重载 编译时在这里我们第一次调用compare函数的时候我们已经知道了他是调用哪个对象，比如compare(10, 20, mygreater())是mygreater...在第二次调用 compare 函数时，Compare 被指定为 myless 类型，所以 comp 的类型就是 myless。
究竟该选择哪个工具，我觉得可以从如下几个方面来对比一下： 1、上手难度 因为Bazel采用了类似Python的语法，所以其学习曲线相比CMake要平缓一些。...唯一想补充的是异常： C++在语法层面对异常支持不太友好：你无法通过函数签名来得知一个函数到底会抛出哪些异常。...我自己在开发中，觉得非常方便必须使用的新特性有： 智能指针 右值，以及C++14中右值得capture lambda, bind initialize list 想补充说一下的是auto，我自己不是特别喜欢这个...feature，也非常赞同google规范中的对auto的限制：仅当可以提高代码可读性时，使用auto 这里不由得就想扯起java 10中的var。...说的更直白一点就是，“代码洁癖”这东西到底有没有意义？ 我的看法是：代码洁癖不是一个原则，而是在投入和产出上的一种权衡。
有没有推荐的学习资源？...在TensorFlow中添加自定义Op需要用C++实现，编译好之后，在Python里面讲动态库链接进来才能使用。...，当然过程中也和很多同行进行交流和总结，特别是对于调参这一块，除了学习之外更多的需要自己进行实践。...佟达：TensorFlow的设计范式带来的一个天生限制就是在TensorFlow中，想要动态修改计算图比较困难。...TensorFlow 在 ThoughtWorks 的业务中扮演了什么角色？对于公司进行产品开发，有没有更合适的选择？
Tensorflow并不是机器学习方面专用的库，而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的，并且还有不同语言的绑定。...绑定 Tensorflow的开发者正式发布了： C++源代码：真正的Tensorflow核心，实现了具体的高级和低级操作。...Python绑定和Python库：这个绑定是由C++实现自动生成的，这样我们可以使用Python来调用C++函数。此外，这个库将调用融合到了绑定中，以便定义更高级别的API。 Java绑定。...T支持的类型：half，float，double，int32，complex64，complex128 输出形状：自动推断 说明文档 这个宏调用不包含任何C++代码，但它告诉我们，在定义一个操作时，尽管它使用了模板...我们可以从教程中阅读到，即使在使用模板T时，我们也必须对每个支持的重载显式地注册内核。内核是以CUDA方式对C/C++函数进行的引用，这些函数将会并行执行。
在这个过程中，我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识，如果学过就最好，没学过也没关系，仅仅知道原理和过程即可，有兴趣的话可以涉猎一些推导证明。...目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，更新和发版速度着实非常快。...这里的透明是指，在不同设备上如何运行，都是框架帮用户去实现的，用户只需要指定在哪个设备上进行哪种运算即可。...用户也可以在TensorFlow上封装自己的“上层库”，如果发现没有自己想要的底层操作，用户也可以自己写C++代码来丰富。...TensorFlow提供了Python、C++、Java接口来构建用户的程序，而核心部分是用C++实现的，如图 10 所示。
当前的权重值离最优值还差多远，用一个数值来表示，这个值就叫损失，计算这个值的函数叫损失函数。 当前的权重值应该调大还是调小，这个值通过对损失函数求导来判断，这个求导得到的函数叫做梯度。...而代价就是，要么使用了困难（Caffe：C++）或者小众（Torch：Lua）的开发语言界面，要么具有一些古怪的缺点（Theano：编译超级慢）。...在我们的测试中，Tensorflow的双卡并行只能达到单卡的1.5倍左右性能，卡越多，这个比例越低。...此外，还有一个良心建议，不论你选择哪个框架，千万不要试图在windows上运行它。哪怕是号称支持windows的MXnet或者新版Tensorflow，不要问我怎么知道……还是去装个Linux系统吧。...解决这个问题的办法也很简单。 首先，我们可以指定Tensorflow使用哪几块显卡进行训练。
五大差异 TensorFlow 和 PyTorch 最核心的区别在于它们的代码执行方式。这两个框架都采用了基础的张量（tensor）数据结构。在下面中，张量可以被看作是多维的数组。...如果追求部署效率，TensorFlow serving 无疑是一个出色的选择。 网络定义 在 PyTorch 框架中，神经网络是通过类的形式来定义的，所需的层是通过 torch.nn 模块导入的。...forward() 函数规定了输入数据 x 在网络所有层中的传递方式，这些层在类的构造函数 init() 中被预先定义。...这是因为训练过程中的一些关键参数依赖于所使用的框架。例如，由于 GPU 是基于 CUDA（一种 C++ 编写的后端）进行加速的，因此在 PyTorch 中实现时可以提高训练速度。...总之，PyTorch 中的所有内容都可以在 TensorFlow 中复制；你需要付出更多的努力。 这下你知道该选择哪个框架了！
1 阿里一面 指针和引用的区别 define和const 内联函数和define c++内存管理 栈和堆区别，全局变量和局部变量 c++多态，虚函数，纯虚函数 多态的好处 数据库索引，给一个语句问有没有用到索引...这种缺页中断在系统和硬件中是由哪些CPU，寄存器参与的。 提到了MMU，CR3寄存器 为了加快页表的转换，会使用一些什么样的硬件和软件 了解大页内存吗？...为了防止编译器优化，最核心的是做了什么优化，怎么理解直接去读这个值 缓存是一个什么样的硬件？ 寄存器也算是缓存的一部分吗？ CPU访问寄存器、访问缓存、访问内存哪个快？访问的时间周期是多少？...本科、研究生、实习做的项目和事情中哪个事情比较满意，能够体现自己的能力的？ 技术也好、做事情的方式也好的优势和劣势？ 你是哪个地方的人？为什么不参加实习生的招聘？ 你有什么问题吗？...5 某行 你知道预编译吗 你说了define，那你说他和函数有啥区别 哪个更快，为啥 你提到了栈，那你说一下栈和堆 你实习过吗，华为实习主要做啥 你们班有几个人实习了 做了一道简单的算法题 有没有转正
如果，我们不知道反射能解决什么问题，或者说我们在工作实践中遇到的问题无需反射来解决，那么我们千辛万苦，煞费苦心去学习这个不常用的东西，意义何在呢？...在Java编程中，会经常要用到反射，但是我想很多使用C++的人至今都没有想过这个问题。...可以在程序的任何一个源文件中创建注册动作类的对象，但是在这里，我们放在回调函数后面创建。后面你就知道为什么这么做了。...仔细一想，我们通过全局对象的构造函数将类的创建实例的函数注册到工厂类中，其实我们是利用了全局对象的初始化执行的构造函数是在程序进入main函数之前执行的，这个问题就可以抽象为C/C++中如何在main(...当前许多流行的框架和工具，例如 Castor(基于 Java 的数据绑定工具)、Hibernate(基于 Java 的对象/关系映射框架)等，其核心都使用了反射机制来动态获得类型信息。
在上一篇文章中我们使用了几种方法来确定瓶颈，找到瓶颈，下面再回顾一下： LoadRunner压力测试+Windows计数器，这种方法主要是找出大概的性能问题是在哪台服务器，主要是哪个资源紧张。...如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能...所以在使用视图的时候一定要知道视图的定义，不用贪图一时的方便而随便使用视图。 不正确的使用了用户定义函数。...一个存储过程中几百行代码，出于编写方便，大量的调用了一个用户定义表值函数，而该函数是进行了复杂的查询和运算才返回结果的。...解决办法是尽量减少对这种复制函数的调用，比如一次调用后就将解决保存在表变量或临时表中，接下来再使用的话就使用该表变量或临时表即可。
，才知道在目前哪一种解决方案最为适合。...TensorFlow 的工程实践 ? TensorFlow 本身是一个深度神经网络框架。它的计算模块，也就是核心 Core 是由 C++ 写的。...在这一块，它对外提供的是 Python，它内部是 C++，中间就有一个数据交换，发生在内存中——就是将 Python 需要的计算逻辑转成 C++ ，由底层计算之后再返回结果。...但是我们回头来看，TensorFlow 在本质上、在使用过程中，它就是一个python库。所以当我们在做一个神经网络工程项目的时候，我们可以讲 TensorFlow 是我们的一个库，我们用了它。...在应用 TensorFlow 和大数据进行整合的时候，我们会有好几种不同的处理方式，比如说数据平台和 AI 集群独立开。我们都知道，TensorFlow 的优势还是要利用 GPU。
以 CPU 为中心的英特尔 HPC 架构（比如英特尔至强和至强融核系列）使用用于深度神经网络的英特尔数学核心函数库 (Intel Math Kernel Library for Deep Neural...在使用此方法时，开发人员需要移植、剖析和调优获得的代码。 GPU TensorFlow 支持一些特定的 NVIDIA GPU，这些 GPU 兼容满足特定性能标准的相关 CUDA 工具包版本。...TensorFlow 支持哪些编程语言？ 尽管 Google 使用 C++ 实现了 TensorFlow 核心，但它的主要编程语言是 Python，而且该 API 最完整、最可靠且最易于使用。...这个接口通过一个 C API 来公开 TensorFlow C++ 核心功能。该 FFI 是新接口，现有的第三方绑定可能未使用它。...在本教程中，概述了 TensorFlow，了解了哪些平台支持它，还分析了安装考虑因素。
那么，在上述三个步骤中，当用户python构建图，以及运行的图的时候。C/C++后端有在执行哪些工作呢？...按照对应的三个步骤，我们做如下拆解： python在构建图的过程中，也是C/C++构造图的过程。...但是，大家在看时候，有没有这样的疑问：不同的SessionFactory的是什么时候写入到SessionFactory map中的？何况tensorflow这种没有main函数的程序？...tensorflow这里使用了单例中一种更灵活的模式：单件注册表，也就是使用的一个Singleton类的集合（从上图看到存储结构是std::unordered_map），Singleton类通过一个注册接口将自己的单件实例注册到集合中...进阶 ---- 其实，在tensorflow中，上述模式还有很多资源管理的场景中使用。
这是EasyC++系列的第69篇，来聊聊转换函数。 转换函数 上一篇我们聊了类的转换，C++允许通过构造函数进行隐式类型转换。 那我们自然而然产生一个问题：这样的转换可逆吗？...我们有没有办法把一个类的对象再转换回基本变量类型呢？ 比如： Time t(14); int x = t; 这是可以的，不过不是使用构造函数。...构造函数只能用于从某种类型到类类型的转换，要进行相反的转换需要使用C++中的一种特殊运算符函数——转换函数。 转换函数是用户定义的强制类型转换，可以使用强制类型转换的语法来使用。...因为cout时没有指定类型，所以编译器会报错使用了二义性(ambiguous)转换。但如果我们去掉一个转换函数，只保留一个，则不会有二义性，可以运行。...同样，我们在赋值的时候也会存在二义性： long t = Time(14); 解决办法是在赋值的时候使用枪支类型转换来指出要使用哪个转换函数： Time t(14); int x = (int) t;
归根结底，不论是Pytorch还是TensorFlow都只是你学习的一个工具，而且这俩库都很牛逼，哪个你用的舒服，就用哪个就对了。...2017年那会资料就挺多了的，现在2022资料只会更多，不过伴随而来的就是不知道看哪个了，可以按照我的建议来看，也可以自己按照自己喜欢的看，其实看啥都能入门，就是是否系统、或者学习时间快慢的问题，没必要纠结非要最好最快的...关于算法工程师和训练 在实际业务中，我们会针对场景训练模型，不过大部分的业务场景，比如说你要实现一个检测人的模型，我们要做的其实就三件事儿： 收集数据（从公司的query中找，通过脚本或者人力来筛选）...AI编译器涉及到的技术栈很多，基本的深度学习、编程语言、编译原理、计算机系统原理，再细分C++、编译优化、函数式编程、LLVM等等，需要看的东西很多，没有系统学习过的直接上手学习难度很高。...之后在深入，可以根据自己的兴趣方向选择以下几个学习点： 对算法、特征、业务、实际算法场景感兴趣，可以专注深度学习各种算法知识（识别、检测、分类、校准、损失函数），然后基于这些知识解决实际的问题，可以训练模型
干服务端的人知道这个事叫做“胶水代码”，今天公有云里面，大量的 Serverless function 就是用来做这个的。一个非常简单的函数，用了一个非常复杂的技术栈，只办一件非常简单的事。...当它需要后端功能的时候，是用后端微服务或者 Serverless function 形成一段后端的函数，前后端进行交互。这是 Jamstack 的核心思想。...可是大家知道，在Python下面，包括Google的TensorFlow都只是表面上 Python，下面都是C++，因为Python是很慢的语言。...因为在 Serverless 下面就是容器，可以运行Linux，为什么不直接用C、C++写？比如做 AI 推理，为什么不直接用C、C++调用TensorFlow的C库。当然这是可以的。...大部分人不知道具体的细节，因为用 Serverless 就是不想去关心这个事。这就造成了，写一段代码能够在所有目标环境中运行，这件事情又变得重要起来。
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