tensorflow有两种数据输入方法，比较简单的一种是使用feed_dict，这种方法在画graph的时候使用placeholder来站位，在真正run的时候通过feed字典把真实的输入传进去。...比较恼火的是第二种方法，直接从文件中读取数据（其实第一种也可以我们自己从文件中读出来之后使用feed_dict传进去，但方法二tf提供很完善的一套类和函数形成一个类似pipeline一样的读取线）： 1...，和定义神经网络是一样的，这时候的操作在run之前都不会执行，这个返回的tensor也没有值，他仅仅代表graph中的一个结点）。...打包成一个高一维度的样本batch，这些函数的输入是单个样本，输出就是4D的样本batch了，其内部原理似乎是创建了一个queue，然后不断调用你的单样本tensor获得样本，直到queue里边有足够的样本...（10类别分类10%正确率不就是乱猜吗） 原文：【tensorflow的数据输入】（https://goo.gl/Ls2N7s） 原文链接：https://www.jianshu.com/p/7e537cd96c6f
01 可替换(或置换)元素的概念 在 CSS 中，可替换元素（replaced element）的展现效果不是由 CSS 来控制的。这些元素是一种外部对象，它们外观的渲染，是独立于 CSS 的。...CSS 能对可替换元素产生的唯一影响在于，部分属性支持控制元素内容在其框中的位置或定位方式 02 可替换元素 典型的可替换元素有： 、、、 有些元素仅在特定情况下被作为可替换元素处理...该规范用术语小挂件（Widgets）来描述它们默认的限定平台的渲染行为。 用 CSS content 属性插入的对象是匿名的可替换元素。它们并不存在于 HTML 标记中，因此是“匿名的”。...需要注意的是，一部分（并非全部）可替换元素，其本身具有的尺寸和基线（baseline）会被一些 CSS 属性用到，加入计算之中，例如 vertical-align。只有可替换元素才能具有这种自带值。...控制内容框中的对象位置 某些CSS属性可用于指定 可替换元素中包含的内容对象 在该元素的盒区域内的位置或定位方式。
可以说“置换”是Tcl的灵魂，同时也是让初学者容易感到困惑的一个难点。...很多初学者常会碰到这样的情形：不希望发生置换时却发生了或者希望发生置换时却没有发生，加之一些Tcl解释器调试功能欠佳，往往让初学者受挫，觉得自己的脚本发生了诡异的行为。...，而不会对置换后的结果再进行一次扫描置换 看一个典型的例子，在这个例子中，变量x被赋值为10，变量a被赋值为字符x。...从Tcl代码风格的角度看，应尽可能地将置换简单化，这意味着尽可能地将多层次嵌套的置换分解为更简单的层次置换，这可通过命令分解实现。...同时避免在同一条命令中出现太多的置换，尤其避免出现太多复杂的不同类型的置换，这对代码维护十分不利。此外，值得考虑的方法是建立“过程”，将复杂的操作隔离开来，从而增强代码的可读性和可维护性。
这一次，姐姐的实验报告惨遭毒手。 姐姐的实验报告上原本记录着从 1 到 n 的序列，任意两个数字间用空格间隔。...但是“坑姐”的蒜头居然把数字间的空格都给删掉了，整个数字序列变成一个长度为 1 到 100 的且首部没有空格的数字串。 现在姐姐已经怒了，蒜头找你写个程序快点把试验数据复原。...输入 输入文件有一行，为一个字符串——被蒜头搞乱的实验数据。 字符串的长度在 1 到 100 之间。 输出 输出共一行，为姐姐的原始测试数据—— 1 到 n 的输出。...样例输入 4111109876532 样例输出 4 1 11 10 9 8 7 6 5 3 2 ---- 我这里用数组对输入的数字进行保存，然后用一个数组保存当前下标 计算所对应的数值。...先是用dfs做的，做完之后感觉可以用dp。
简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。...我们需要做的是，对于每一行，找到第一次小于最小值的位置，并将该位置起直到行末部分的数字替换为0。是不是有点抽象？...tensorflow不能对张量进行直接赋值操作，如果你尝试修改一个tensor中的内容，会报下面的错误： TypeError: 'Tensor' object does not support item...s[1] if s[0] is None else s[0] for s in zip(static_shape, dynamic_shape)] return dims 定义输入...我们有两个输入，一个是原始的二维张量，另一个是每一行的最小值： choose = tf.placeholder(tf.int64,[None,5]) minValue = tf.placeholder
前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https://www.tensorflow.org...在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS）...关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Pipeline Performance Guide（https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...从样本队列中的出列一定量的样本数据即可以用于一个训练过程。TF提供了配套的API来完成这个过程，注意的是这个输入流水线是直接嵌入训练的Graph中，即是整个图模型的一部分。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 预处理（...关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Pipeline Performance Guide（https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...文件 TFRecords文件是TensorFlow中的标准数据格式，它是基于protobuf的二进制文件，每个TFRecord文件的基本元素是tf.train.Example，其对应的是数据集中的一个样本数据...从样本队列中的出列一定量的样本数据即可以用于一个训练过程。TF提供了配套的API来完成这个过程，注意的是这个输入流水线是直接嵌入训练的Graph中，即是整个图模型的一部分。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...你可以通过下面的网站地址下载文章中的代码： https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Dataset-Tutorial/blob/...在接下来的例子中，我们使用的batch大小为4。
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...能够接不同水池的水管，可重新初始化的 Iterator 有时候，需要一个 Iterator 从不同的 Dataset 对象中读取数值。...Tensorflow 针对这种情况，提供了一个可以重新初始化的 Iterator，它的用法相对而言，比较复杂，但好在不是很难理解。...3、可重新初始化的 Iterator，它可以对接不同的 Dataset，也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...Placeholder：用于定义输入数据的类型和形状等属性，是对数据的统一抽象。 后向图中的节点，也可以分为3类，如下： 梯度：迭代过程中，模型参数的梯度。...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。...依次执行队列中的每一个节点，执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1，更新哈希表中对应节点的入度。 重复（2）和（3），直至可执行队列为空。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的...比如将一张解码前的图像存为一个字符串，图像所对应的类别编号为整数列表。以下程序给出了如何将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式。...import tensorflow as tffrom tensorflow.example.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as np# 生成整数型的属性...Tensorflow对从文件列表中读取数据提供了很好的支持，以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的数据。...import tensorflow as tf # 创建一个reader来读取TFRecord文件中的样例。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...经过检查，其实并不能这么简单的为了持续训练，而修改计算损失函数时的输入值。...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数
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