在书中我采用的版本是1.11.4，后来Django升级到了1.11.10，产品仍旧可以正常执行，但是当我把Django升级到2.X版本后，程序就不能运行了，参考了一下网上的资料，发现主要2.0的在路由方面做了改动...在1.X版本中，我们在url.py文章中使用的是fromdjango.conf.urls类url方法。...P.*)',static.serve,{'document_root':os.path.join(BASE_DIR,'static')}),] 而在2.X中被from django.urls
alerts ： 规则和告警的格式改为YAML Storage ：存储格式和1.8不再兼容，需要1.8不再做抓取，然后用2.0读取1.8的历史数据（1.8版本至少是1.8.1，低于1.8.1需要先升级到1.8.1...然后再升级到2.0） PromQL ：去掉了一些功能（如：drop_common_labels，keep_common，count_scalar） Miscellaneous Prometheus
作为配置中心的使用方法可以参考nacos官网：Nacos Spring Cloud 快速开始，这里就不再赘述使用方法，仅说明下nacos2.x在作为配置中心时需要注意的地方，， Nacos2.0.x版本相比1....新增端口是在配置的主端口(server.port)基础上，进行一定偏移量自动生成。...端口 与主端口的偏移量 描述 9848 1000 客户端gRPC请求服务端端口，用于客户端向服务端发起连接和请求 9849 1001 服务端gRPC请求服务端端口，用于服务间同步等 所以如果使用nacos-client...注意： 一定要保证docker容器对外暴露端口满足1000，1001的关系 上面的兼容性简单概括：1.x版本nacos-client能访问2.x版本nacos-server，但是2.x版本nacos-client...不能访问1.x nacos-server 参考文章： 1、https://nacos.io/zh-cn/docs/2.0.0-compatibility.html
虽然 Log4j 1.x 桥支持使用 Log4j 1.x 属性或 XML 格式的日志记录配置，但迁移到新的 2.x 格式并不困难。 Log4j 2 网站包含有关 2.x 配置格式的大量文档。...下面是将日志记录配置从 v1 格式迁移到 v2 格式的示例。...在大多数情况下，从 Log4j 1.x API 转换到 Log4j 2 应该相当简单。 许多日志语句不需要修改。 但是，如有必要，必须进行以下更改。...image.png Log4j 1.x Log4j 2.x Package name: org.apache.log4j org.apache.logging.log4j Calls to org.apache.log4j.Logger.getLogger... 本文为从大数据到人工智能博主
02TensorFlow 训练 咱们这是实战速成，没有这么多时间去把所有事情细节都说清楚，而是抓住主要脉络。有了 TensorFlow 这个工具后，我们接下来的任务就是开始训练模型。...训练模型，包括数据准备、模型定义、结果保存与分析。...相比之下，TensorFlow 中的数据输入接口就要复杂很多，更新也非常快，我知乎有一篇文章，说过从《从 Caffe 到 TensorFlow 1，IO 操作》，有兴趣的读者可以了解一下。...关于更多 TensorFlow 的数据读取方法，请移步知乎专栏和公众号。 2.2 模型定义 创建数据接口后，我们开始定义一个网络。...03TensorFlow 测试 上面已经训练好了模型，我们接下来的目标，就是要用它来做 inference 了。同样给出代码。
从 Python到Tensorflow 学习之路(一) ---- 最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习...tuple list len()函数可以获取list的长度 friendlist = ['Alice','Bob','Clark'] print len(friendlist) list的索引依旧是从0
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...内置代码示例数据集百度网盘提取码：rhxk 支持模型 bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert（GlyceBert） requirements tensorflow...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...最大输入长度32，批次大小32，训练3个epoch， 测试环境为tensorflow1.14，GPU是2080ti。
为什么要升级 支持最新的Java9（虽然目前的项目还没有用到Java9，但未来升级到Java9的可能性会很高）。 基于Spring5构建，Spring5的各种新特性均可以在这里使用。...在springboot1x升级2x时，HttpMessageConverters从web模块迁移至了http模块，如果有使用HttpMessageConverters这个类，就需要做一下调整。...在升级到这些版本后，这个特性就不能使用了，从而会导致业务错误。我当时的临时解法是判断getParameterMap方法得到的是不是可写的map，如果不是，就利用反射，将该map变成可写的。
但是TensorFlow 1.x目前比较稳定，建议读者使用TensorFlow 1.x版本开发实际项目，并跟进2.x版本所更新的技术。待2.x版本迭代到2.3以上，再考虑使用2.x版本开发实际项目。...四、将1.x的动态图代码升级到2.x版本 在TensorFlow 2.x版本中，已经将动态图设为了默认的工作模式。使用动态图时，直接编写代码即可。...六、2.x版本对于估算器的影响 TensorFlow 2.x版本可以完全兼容TensorFlow 1.x版本的估算器框架代码。用估算器框架开发模型代码，不需要考虑版本移植的问题。...该工具可以非常方便地将TensorFlow 1.x版本中编写的代码移植到TensorFlow 2.x中。...十一、将代码升级到TensorFlow 2.x版本的经验总结 下面将升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总起来，有如下几点。 1.
并不会，新模型与新算法，总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老，到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界，到现在各个国产框架与工具组件的兴起。...比如说，预训练语言模型 T5、Albert、Electra 或者图像处理模型 EfficientNet 等等。他们实际上还是用 1.X 那一套方法写的，只不过能兼容 TensorFlow 2.X。...假设我们要使用这些 TF 模型，从开源代码开始进行修改或重写。那么就遇到了第一个问题，我到底是维护一个 TF 1.X 的代码库呢，还是忍痛更新的 2.X？...整个 TF 1.X，在 API 接口上，总是存在大量的坑，需要算法工程师特别注意。 那么 TensorFlow 2.X 呢？...但是 TF 1.X 升级到 2.X 之后，速度真的会有差别吗？ 笔者还真的做过非标准测试，如果使用升级脚本完成升级，同样的代码，两者底层的计算子还真不一样。速度上甚至 TF 1.X 略有优势。
二、TensorFlow 1.x 版本与 2.x 版本共存的解决方案 由于 TensorFlow 框架的 1.x 版本与 2.x 版本差异较大。...四、将 1.x 的动态图代码升级到 2.x 版本 在 TensorFlow 2.x 版本中，已经将动态图设为了默认的工作模式。使用动态图时，直接编写代码即可。...六、2.x 版本对于估算器的影响 TensorFlow 2.x 版本可以完全兼容 TensorFlow 1.x 版本的估算器框架代码。用估算器框架开发模型代码，不需要考虑版本移植的问题。...TensorFlow 2.x 版本提供了一个升级 TensorFlow 1.x 版本代码的工具——tf_upgrade_v2，该工具可以非常方便地将 TensorFlow 1.x 版本中编写的代码移植到...十一、将代码升级到 TensorFlow 2.x 版本的经验总结 下面将升级代码到 TensorFlow 2.x 版本的方法汇总起来，有如下几点。 1.
TensorFlow也不例外。...TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下TensorFlow 1.1的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow...Anaconda 我是从Anaconda官方下载的最新的“Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe”（422M），下载了3个小时。...创建虚拟环境 安装TensorFlow TensorFlow是要安装到刚才创建的虚拟环境中去的。...于是要先激活tensorflow环境： C:> activate tensorflow （tensorflow）C:> # Your prompt should change 然后再安装TensorFlow
导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...为此，Amusi决定推出【TensorFlow从入门到精通】系列文章，详情请看TensorFlow从入门到精通 | 预告篇 Amusi 曾经也学过一点 TensorFlow的知识，但觉得不够系统，所以觉得按部就班的将...正文 介绍 本教程介绍了使用TensorFlow实现简单线性模型的workflow。在加载MNISIT（手写字符图像数据集）后，我们使用TensorFlow定义并优化一个简单的数学模型。...，还有一些模型变量必须由TensorFlow进行更改，以使模型在训练数据上表现更好。...1y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, axis=1) 限于篇幅过大，便将【TensorFlow从入门到精通】01 简单线性模型内容分成上篇和下篇来介绍。
本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。...学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(https://exacity.github.io...Ng Neural Networks and Deep Learning（中译版）(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，Micheal Nielsen TensorFlow...，引入了一个处理图片的强大模型架构，它后来成为了现代卷积网络的基础； 1986 反向传播算法，David Rumelhart，Geoffrey E....，Geoff Hinton； ImageNet冠军，AlexNet（KSH） 8层； 冠军获得者：Geoff Hinton的博士生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，将错误率从26
我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...图2.Anaconda 我是从Anaconda官方下载的最新的“Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe”（422M），下载了3个小时。...通过以下命令创建一个名称为tensorflow的虚拟环境（虚拟环境的名字可以任意指定）： C:> conda create -n tensorflow python=3.5 TensorFlow安装文档中有明确提到...图4.创建虚拟环境 安装TensorFlow TensorFlow是要安装到刚才创建的虚拟环境中去的。...于是要先激活tensorflow环境： C:> activate tensorflow （tensorflow）C:> # Your prompt should change 然后再安装TensorFlow
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释，本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后，那些Python代码就很容易理解了。...与TensorFlow核心（Core）相对的是TensorFlow提供的高级API。后者是基于前者构建的。对于机器学习研究以及需要对编程、模型完全控制的场景，TensorFlow核心编程是首选。...如果为了快速、便捷的执行一个模型训练任务，那么高级的API更容易使用，输出也更具一致性。作为研究学习，显然需要从更基础的TensorFlow核心编程开始。 ?...计算图 TensorFlow提供了很多的API。...在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法： import tensorflow as tf 上面就是由3个节点构建的计算图，Python代码如下： import
API简化：相比于TensorFlow 1.x，TensorFlow 2.x删除了许多旧的API，并对一些API进行了合并和简化。...例如，TensorFlow 2.x中，Keras被确立为官方的高级API，使得模型的构建和训练更加简洁明了。 3....兼容性：虽然TensorFlow 2.x进行了许多改进，但它仍然需要考虑与TensorFlow 1.x的兼容性。...为此，TensorFlow 2.x提供了一个兼容模块`tf.compat.v1`，使得大部分TensorFlow 1.x的代码可以在TensorFlow 2.x中运行。...测试——构建一个线性模型——训练效果 总结 最后从效果上看还是OK的，数据我准备的一般，没有成线性，毕竟是随机搞的，如果有兴趣的话可以做一个更贴近的随机数线性数据效果会更好的呢。
考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。...硬盘兼容性：只需修改一些变量名称，Tensorflow 1.x 中导出的模型（checkpoints 和模型 freeze）就能和 Tensorflow 2.0 兼容。...注：明年 tf.layers 就没有了，所以你最好从现在就开始适应用 tf.keras 来定义自己的模型，这是过渡到 2.x 版本的必要准备。...在 Tensorflow 1.x 中，很多函数会有重复、有别名，Tensorflow 2.x 对这些函数做了统一删减整理，也移动了部分函数的位置。...总的来说，正如大部分产品都要经历更新迭代，我认为 Tensorflow 2.x 相比 Tensorflow 1.x 会是有明显改进的一个版本。
，即使新的技术方法可以在旧版本中实现，但为了推动用户向新版本迁移，仍会优先加入到新版本中（这条看着与第1条差不多，实际意义是不同的） 新版本不可避免地会带有旧版本的痕迹，毕竟新版本是从旧版本基础上“生长...OpenCV版本差异与演化，1.x To 4.0 OpenCV 1.x OpenCV 最初基于C语言开发，API也都是基于C的，面临内存管理、指针等C语言固有的麻烦。...OpenCV 2.x 当C++流行起来，OpenCV 2.x发布，其尽量使用C++而不是C，但是为了向前兼容，仍保留了对C API的支持。...从2010年开始，2.x决定不再频繁支持和更新C API，而是focus在C++ API，C API仅作备份。...3.x与2.x不完全兼容，与2.x相比，主要的不同之处在于OpenCV 3.x 的大部分方法都使用了OpenCL加速。
《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。...创建conda虚拟环境 Step 2：升级Python到3.6.1+ 从TensorFlow 1.2.0开始支持了Python 3.6.x，在上一节创建conda虚拟环境“tensorflow13”时没有特别指定...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13 conda update python ?...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： conda install dask ?...安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！
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