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...bool use_per_session_threads：是否为每个会话使用单独的线程池。如果设置为True,则为这个会话使用新的线程池，而不是使用全局的线程池。仅仅支持直接的会话。...如果设置为False，将会使用由第一个会话创建的全局线程池，或者使用由session_inter_op_thread_pool为每个会话配置的线程池。这个设置已经过时。...enum GlobalJitLevel：控制编译器/运行时编译的使用。（实验性参数）默认设置为关闭，但是以后将被设置为打开。...如果设置为True，总是允许使用远程调用来联系会话目标。默认设置为False，那么TensorFlow会为客主之间的交流提供优化的传送方式，从而避免使用远程调用堆栈。
我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...Zepplin是一个很好的工具，方便算法工程师做预处理，我们给力的运维同学还把tensorflow也集成进了zepplin,方便我们使用。...03 使用CNN卷积做分类 详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py（https://gist.github.com/allwefantasy/fc4b2b560759bec700a4a413bdfd5fa1...最好还是应该采用部分预加载的方式，或者使用tensorflow queue的机制来喂数据，否则数据量大了，内存就不够用了。...不过在实际操作中，通过组合使用spark + tensorflow, 然后使用zepplin 进行交互操作，整个过程还是相当让人愉悦的。
前言 关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...Zepplin是一个很好的工具，方便算法工程师做预处理，我们给力的运维同学还把tensorflow也集成进了zepplin,方便我们使用。...使用CNN卷积做分类 详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py。...最好还是应该采用部分预加载的方式，或者使用tensorflow queue的机制来喂数据，否则数据量大了，内存就不够用了。...不过在实际操作中，通过组合使用spark + tensorflow, 然后使用zepplin 进行交互操作，整个过程还是相当让人愉悦的。
TensorFlow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。...TensorFlow中的会话也有类似的机制，但是TensorFlow不会自动生成默认的会话，而是需要手动指定。...tf.Session()创建一个会话，当上下文管理器退出时会话关闭和资源释放自动完成。...()) print(b.eval(session=sess))运行结果如下：1.0RuntimeError: Attempted to use a closed Session.在打印张量b的值时报错...，报错为尝试使用一个已经关闭的会话。
这里应该是tensorflow的介绍 下面是这次的尝试流程： 下载（win） 在网上查了很多资料，关于安装的，还有配置的，说的很复杂，让我好头疼，最后试了一遍，很简单。...1、下载 官网不太好访问，直接去github吧，readme上面直接有下载链接： https://github.com/tensorflow/tensorflow Windows CPU-only: Python...文件安装到系统 在文件所在目录，按shift+ctrl 点击鼠标右键启动命令行 键入： pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl...请注意文件名，我下载的是支持gpu的 这个时候，会进入具体的安装流程，如果网络还可以的，应该不用太久。...4、通过已经训练好的模型测试
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...出现如下绿色字体出错的问题，是由于using使用过后数据库会自动关闭，出了using的作用域后，在调用的时候无法找到信息 form1.cs public static SqlDataReader...reader.GetOrdinal("Name")); MessageBox.Show(name); } } 改：将Using去掉，用手动打开open、关闭
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。...当不再需要这些资源时，释放它们是很重要的。为此，可以调用tf.Session。关闭会话上的方法，或将会话用作上下文管理器。...在这种情况下，将要显式启动的图形传递给会话构造函数通常更清楚。参数:target: (可选)。要连接到的执行引擎。默认使用进程内引擎。有关更多示例，请参见分布式TensorFlow。...注意:当你退出上下文时，as_default上下文管理器不会关闭会话，您必须显式地关闭会话。...closeclose()关闭会话。调用此方法释放与会话关联的所有资源。
简言之2条命令即可： # 在命令行下 # Caffe $ GLOG_minloglevel=2 caffe-command # Tensorflow $ TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3...tensorflow-command 或者在python文件中，import caffe或tensorflow之前，执行如下的语句： # 在Python文件中 # Caffe import os os.envrion...['GLOG_minloglevel'] = '2' # Tensorflow import os os.envrion['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' 参考： https...://littlewhite.us/archives/157 https://stackoverflow.com/questions/38073432/how-to-suppress-verbose-tensorflow-logging
会话技术-Cookie的使用 一 、会话概述 1.1 什么是会话？ 日常生活中：从拨通电话到挂断电话之间的一连串你问我答的过程就是一个会话。...当我们关闭京东的页面，再次访问的时候，却发现购物车还有我们之前加入购物车的商品。这是为什么呢？...这就是因为 Cookie 的作用了：京东的页面将游客加入购物车的商品信息保存到浏览器下，当使用同一个浏览器在一次会话中再次访问页面，那么商品信息就会自动随着cookie信息请求到 京东服务端，然后由京东服务将你之前选择的商品加入到购物车之中...会话级别(默认,浏览器关闭，cookie销毁 ) 浏览器中的cookie显示(浏览会话结束时: 浏览器关闭) 原因: 浏览器将cookie保存内存中(临时的) cookie在一个会话中(浏览器从打开到关闭...cookie保存在硬盘上(持久的) cookie在可以在多个会话中(浏览器从打开到关闭多次: 访问服务器)共享数据 编写一个设置cookie的时长示例。
它可以让你在需要帮助时向你的朋友们求助。 什么是 tmate？ tmate 的意思是 teammates，它是 tmux 的一个分支，并且使用相同的配置信息（例如快捷键配置，配色方案等）。...使用 tmate 的必备条件 由于 tmate.io 服务器需要通过本地 ssh 密钥来认证客户机，因此其中一个必备条件就是生成 SSH 密钥 key。 记住，每个系统都要有自己的 SSH 密钥。...$ sudo dnf install tmate 如何使用 tmate 成功安装后，打开终端然后输入下面命令，就会打开一个新的会话，在屏幕底部，你能看到 SSH 会话的 ID，显示效果就像运行 tmux...SSH 会话 ID 给你的朋友或同事从而允许他们观看终端会话。...除了 SSH 会话 ID 以外，你也可以分享 web URL。 另外你还可以选择分享的是只读会话还是可读写会话。
背景 用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU 在TKE中添加GPU节点 在TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...为了将 TensorFlow 限制为使用一组特定的 GPU，我们使用 tf.config.experimental.set_visible_devices 方法。...此选项会尝试根据运行时分配需求来分配尽可能充足的 GPU 内存：首先分配非常少的内存，但随着程序的运行，需要的 GPU 内存会逐渐增多，于是扩展分配给 TensorFlow 进程的 GPU 内存区域。...要关闭特定 GPU 的内存增长，请在分配任何张量或执行任何运算之前使用以下代码。
乘着有时间，尝试下利用Memcached进行分布式缓存，其中遇到了不少问题及狗血的事情，开篇记录下，希望对您有帮助。...搭建Memcached服务器 搭建服务器很简单，我用虚拟机虚拟了Ubuntu Server，为何使用Server版本呢？搭建起来比较快，而且启动也快，使用该用的功能就够了。...您现在看到的实现我用了using，每次创建client，每次关闭，之前不是这样，我使用的是单例模式，狗血的问题发生了。...服务器一切正常，代码跟踪后，发觉在缓存的时候，有几条能缓存，有几条无法缓存，百度，狗狗，都无法找到满意的答案，随后就把MemcacheClient（下面简称mc）改成了每次打开和关闭（是否会影响性能，不得而知...在尝试了把几个Enumerable转换成List后，问题解决了，但程序中好多地方都这样写的，想想目前公司不会转到Memcached，随后放弃了后面的修改，因为我的目的仅仅是玩一下而已，呵呵。
会话技术-Session的使用 一、 Session 1.1 概述 session是服务器端的会话技术 # session的作用 在一次会话的多次请求之间共享数据，将数据保存到服务器端 # HttpSession...用户关闭浏览器, 保存id的cookie默认会话级别,自动销毁了 -> 通过持久化cookie,达到session持久化 (下一个) 2. 医院的原因 0). 医院把病历本弄丢了 1)....服务器非正常关闭 突然断电, 数据来不及保存 正常关闭: session数据会会从内存保存硬盘上 -> session 钝化和活化 # 找不到当前会话中的session...,直到浏览器关闭为止 -> 狭义的一次会话 cookie和session默认都是会话级别,都可以设置持久级别 2.2.3 HttpServletRequest域对象 * 何时创建 服务器接收到请求时...session：存放当前会话的私有数据 servletContext:若需要所有的servlet都能访问到,才使用这个域对象.
在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。...我最终得到了这样的东西 它使用透明颜色，因此不会隐藏下方的山体阴影地形。我选择这些颜色来尝试模仿沙质山谷、荒山的粉红色光芒以及更高山脉的白雪皑皑的山峰。 漂亮吧？ 但不要停在那里！...然后你就可以打开地图属性为场景（双击地图在内容窗格中），单击上照明选项卡，并指定日期和时间进行更剧烈的太阳角度。 在这之后，一切都在玩。尝试添加道路或湖泊等图层。...确保将它们添加到内容窗格的2D 图层类别中，以便它们叠加在夸张的表面之上。 你还可以尝试添加具有更多你喜欢的配色方案的纵横或多方向山体阴影图层，以获得恰到好处的效果。...我在 Photoshop 中完成了我的地图，大量使用了 Cutout 过滤器。 注：本文由点点GIS译自国外制图师希瑟·史密斯博文，如有谬误请指出
在功能区的外观选项卡上，使用垂直夸大控件。我把我的设置为5。 ? 接下来，更令人兴奋的事情来了 ? 打开目录窗格到门户选项卡。在Living Atlas 下，搜索高程。 ?...在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。 ?...移除原来的Terrain 层。 现在你可以开始试验Format color scheme。 ? 我最终得到了这样的东西 ? 它使用透明颜色，因此不会隐藏下方的山体阴影地形。...我选择这些颜色来尝试模仿沙质山谷、荒山的粉红色光芒以及更高山脉的白雪皑皑的山峰。 ? 漂亮吧？ 但不要停在那里！一个合格的制图师需要追求完美！...尝试添加道路或湖泊等图层。确保将它们添加到内容窗格的2D 图层类别中，以便它们叠加在夸张的表面之上。 你还可以尝试添加具有更多你喜欢的配色方案的纵横或多方向山体阴影图层，以获得恰到好处的效果。
想要定位到重抛异常的地方，需要使用fillInStackTrace()方法。...Paste_Image.png finally 当我们在写程序的时候，比如打开一个文件输入流，通常要关闭流，但如果在关闭流之前出现了异常，那么可能来不及关闭流，程序就发生异常中止，这样容易导致某些资源没有被正确的关闭...= null) console.close(); } return text.toString(); } } 自动尝试关闭资源语法...jdk7之后为了方便，新增了尝试关闭资源语法，如示例 package IO; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter...= -1) { output.write(data, 0, length); } } } } 尝试关闭资源语法就是将想要自动关闭的对象
模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7. 模型部署： 作用：将保存的模型部署到服务器或本地以便提供使用。 三、搭建开发环境 目前我学习的是Anaconda+tensorflow。 1....目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。...学习搭建模型 1.模型的层的搭建学习：tensorflow.keras.layers库 2.设置优化器学习：tensorflow.keras.optimizers库 3.构建模型学习：tensorflow.keras.models...解决办法： 停止模型时不要去选择停止，直接关闭右侧的Console，显存会自动清楚，使用新生成的Console即可。 实例图片： ?
TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...，导致 TensorFlow 分配显存失败。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
colocate_gradients_with_ops: 如果为真，请尝试使用相应的op来合并渐变。name: 返回操作的可选名称。grad_loss: 可选的。...在分布式设置中使用此功能意味着每个名称只能被访问此操作的会话之一看到。name: 操作的名称(可选)。cancel_op: 取消队列的op(可选)。返回值：带有输出字符串的队列。...9、tf.train.slice_input_producer函数tensorflow中为了充分利用GPU，减少GPU等待数据的空闲时间，使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。...2、tf.train.queue_runner.QueueRunner类保存队列的入队列操作列表，每个操作在线程中运行。队列是使用多线程异步计算张量的一种方便的TensorFlow机制。...如果给定一个协调器，此方法将启动一个附加线程，以便在协调器请求停止时关闭队列。如果先前为给定会话创建的线程仍在运行，则不会创建任何新线程。参数：sess:一个会话。
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
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