花下猫语:上周末,我终于翻译完了《PEP255--简单的生成器》,有同学建议我把后续的相关 PEP 也一起翻译了。我当然有此想法。不只是生成器相关的 PEP,若有余力允许,我还准备偶尔花时间,把其它重要的 PEP 翻译一些呢。不过由于时间、精力与知识深/广度的原因,这件事可急不来。闲聊结束。今天,给大家分享一篇好文章。
先铺垫一个小知识,列表的魔法函数 __iadd__ 相当于列表的 extend 函数,但是会返回扩展后的结果:
python 列表 * 的坑 board = [['_'] * 3 for i in range(3)] board Out[46]: [['_', '_', '_'], ['_', '_', '_'], ['_', '_', '_']] In [47]: board board[1][2] = 'X' board Out[47]: [['_', '_', '_'], ['_', '_', 'X'], ['_', '_', '_']] 这个相当于 board = [] for i in range(3):
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
tensorflow自定义op,梯度 tensorflow 是 自动微分的,但是如果你不给它定义微分方程的话,它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候,有时不可避免的会需要自定义 op,官
当时看到这个问题,第一反应就是选 2。因为 tuple 是不可变对象,不支持对它的元素赋值,会报错。
tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状。
一个类,初始化器,它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数,则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数,初始化器将产生一个ValueError。
迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.
题图:unsplash.com by Diego Hernandez Toluca, Mexico
语法错误:非法的语法。这种错误很常见,根据系统提示好好检查代码即可,看报错信息在第几行,从这一行往上找错误。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment. 翻译: 类型错误:‘tuple’ 对象不支持项分配。
在定义卷积层时,可能总是使用相同的填充类型和相同的初始化器,甚至可能使用相同的卷积大小。对于池化,可能也总是使用相同的2x2池大小,等等。arg_scope是一种避免反复向相同的层类型提供相同参数的方法。
在使用Python进行编程开发过程中,我们可能会遇到一些错误,其中之一是TypeError。在本篇文章中,我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因,并提供解决方案。
在上一篇文章中我们讲解了关于python列表List的相关内容,今天给大家解释一下列表List的兄弟 – 元组,俗称: tuple.
我们首先介绍一下TensorBoard的使用,然后介绍TensorFlow的基本ops,之后介绍张量的数据类型,最后介绍一下如何将自己的输入导入模型。
在for-in和for-of循环中,因为每次迭代不会(像for循环的例子一样)修改已有绑定,而是会创建一个新绑定。
在tensorflow的学习中,想使用tensorflow-gpu版的学习,充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu,cuda是安装成功了,但是却一直报以下一个错误。
在训练并保存模型时遇到的错误,解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决,如下图:
variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间,只要空间名称不同,定义的变量互不干挠,即使函数name参数相同 如果是在相同命名空间下, 如果是不可重用的(reuse=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量(而不是tf.Variable定义的),如果不存在,则新建对象,否则会报错 如果是可重用的(reuse=True),如果存在,则会返回之前的对象,否则报错, tf. V
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 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。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow
正如《你真的知道Python的字符串是什么吗?》所写,Python 中字符串是由 Uniocde 编码的字符组成的不可变序列,它具备与其它序列共有的一些操作,例如判断元素是否存在、拼接序列、切片操作、求长度、求最值、求元素的索引位置及出现次数等等。
python是动态语言,不需要预先声明变量的类型,变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
编译 | AI科技大本营 参与 | 张建军 TensorFlow 1.7.0 近日正式发布,新版本主要有以下改进内容,AI科技大本营对其进行了编译。 主要特征和改进 从 contrib 中移除 Eager 模式,现在请用 tf.enable_eager_execution() Graph 重写了仿真定点量化器,现在与TensorFlow Lite 兼容,由新的tf.contrib.quantize 包支持 利用 tf.custom_gradient可以简单定制梯度的计算 TensorBoard 调试
TensorFlow入门的第一篇和大家聊了?graph图,op操作,node节点。对TensorFlow有了一个简单的认识,今天主要和大家分享的是TensorFlow中constant 常量, Variable变量,Placeholder占位符,Session启动图,fetches,feed等几个基本概念。 接下来我们通过一些简单的栗子分别来学习一下他们都是什么鬼。 # constant # 导入模块 import tensorflow as tf """ 怎么定义常量,常量的意思和我们平时理解的常量是一
激活函数概念 From TensorFlow - Activation_Functions: 在神经网络中,我们有很多的 非线性函数 来作为 激活函数 连续 、平滑 tf.sigmoid(x, name = None) == 1 / (1 + exp(-x)) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() bn = np.random.normal(0, 5, [3, 5]) print bn.shape,
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例,可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值,它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后,变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状,必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样,使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外,张量类的所有重载运算符都被传递到变量上,因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
这是keras.backend.function()的源码。其中函数定义开头的注释就是官方文档对该函数的解释。
+是指把两个序列的元素拼接在一起。通常+号两侧的序列由相同类型的数据所构成,在拼接的过程中,两个被操作的序列都不会被修改,Python会新建一个包含同样类型数据的序列作为拼接的结果。比如:
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换: Ref 生成tensor tf.string_to_number tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
原文链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象,表示计算单位;和tf.T
使用python难免会出现各种各样的报错,以下是Python常见的报错以及解决方法(持续更新),快进入收藏吃灰吧
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的,即必须要在session中运行后才能显示出来,但是tensor.shape()是静态的,即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
目前人工智能领域内,AI算法模型搭建方面的技艺已经是炉火纯青,市面上用于AI模型搭建的深度学习框架,除了华为开源的昇思MindSpore,还有Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Caffe等。
很多博客中提到的 models/(位于根目录下,该目录下存放这多个使用python实现的模型实例),我并没有看到。估计是最新版的Tensorflow源码取消了这个文件夹。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
这篇文章中,我们暂时忽略网络训练和推理,详细展开Libtorch中Tensor对象的使用,看看将Libtorch当作一个纯粹的Tensor库来使用时,有哪些注意事项。如有未涉及的内容,请访问Libtorch官方文档,通过搜索框获取更多的信息。Libtorch的环境搭建参考上一篇文章。
>>> tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000) >>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ) >>> tup3 = "a", "b", "c", "d" # 不需要括号也可以 >>> type(tup3) <class 'tuple'>
Represents one of the outputs of an Operation.
本文介绍了如何在Windows系统上安装TensorFlow,通过使用Anaconda Navigator创建虚拟环境,下载TensorFlow并安装。通过创建虚拟环境,可以避免TensorFlow对Python版本的要求,方便地安装和使用TensorFlow。
A: 首先 Python解释器 会将 name,age 变量进行装包,打包成一个整体即元组,但返回格式的变量之间必须要有逗号隔开。所以返回的类型是元组,达到了函数返回多个数据的功能。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
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看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
一个程序中有tf.variable_scope()函数,第一次运行报错之后,第二次修改bug再次运行会报如下错误:
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