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tf.Session

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。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...注意，与run相反，提要只指定图元素。张量将由后续的partial_run调用提供。参数:fetches: 单个图元素，或一组图元素。feeds: 单个图元素，或图元素列表。...例: a = tf.constant([10, 20]) b = tf.constant([1.0, 2.0]) # 'fetches' can be a singleton v = session.run...在适当的时候，这个步骤的非张量输出将被收集到这里。例如，当用户打开跟踪选项时，所分析的信息将被收集到这个参数中并传递回去。

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Tensorflow学习——Eager Execution

由于在每次调用期间都可能发生不同的操作，因此所有前向传播操作都会记录到“磁带”中。要计算梯度，请反向播放磁带，然后放弃。...特定的 tf.GradientTape 只能计算一个梯度；随后的调用会引发运行时错误。...) # => [1.0] 7.性能在 Eager Execution 期间，计算会自动分流到 GPU。...为了构建和训练由图构建的模型，Python 程序首先构建一个表示计算的图，然后调用 Session.run 来发送该图，以便在基于 C++ 的运行时上执行。...自动分发和复制（在分布式系统上放置节点）。部署为 Eager Execution 编写的代码更加困难：要么从模型生成图，要么直接在服务器上运行 Python 运行时和代码。

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业界 | 谷歌正式发布TensorFlow 1.5：终于支持CUDA 9和cuDNN 7

streaming_precision_recall_at_equal_thresholds，一种计算流式精确度和时间、空间复杂度为 O(num_thresholds + size of predictions) 的调用的方法...在 NVIDIA Tegra 计算卡上为 CUDA 添加支持。 Bug 修复与其他更新 文档更新： 明确你只能在 64 位机上安装 TensorFlow。...警告：在以非空 import_scope 变量应用 import_meta_graph 之后，这可能会破坏带已保存分区变量图的加载中的检查点。 修复离线 debugger 中阻止查看事件的 bug。...如果将其设为 True，在成功完成训练之后，它会在拆除基础建设时忽略仍在运行的线程，而不会返回 RuntimeError。...在 GPU 上添加对 tf.depth_to_space 的 NCHW_VECT_C 支持。 在 GPU 上添加对 tf.space_to_depth 的 NCHW_VECT_C 支持。

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PyTorch 的 Autograd详解

现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的 optimizer 和 loss function，直接开始训练就好了。...我们在入口注入数据的之后，数据就沿着设定好的管道路线缓缓流动到出水口，这时候我们就完成了一次正向传播。...w2 扩展成 [[3.0, 3.0], [3.0, 3.0]]，和 l1 的形状一样之后，再进行加法计算，计算的导数结果实际上为 [[2.0, 2.0], [2.0, 2.0]]，为了对应常数输入，所以最后...操作把一个叶子节点变成了非叶子节点了。...而以 TensorFlow 为代表的静态图，每次都先设计好计算图，需要的时候实例化这个图，然后送入各种输入，重复使用，只有当会话结束的时候创建的图才会被释放（不知道这里我对 tf.Session 的理解对不对

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

= dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个Iterator，这个Iterator是一个“one shot iterator”，即只能从头到尾读取一次...调用sess.run(one_element)后，才能真正地取出一个值。...2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2, )，即每个元素是矩阵的一行。...它们的详细使用方法可以参阅文档：Module: tf.data（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data） 更多类型的Iterator 在非Eager...在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。

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开发 | TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

= dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个Iterator，这个Iterator是一个“one shot iterator”，即只能从头到尾读取一次...调用sess.run(one_element)后，才能真正地取出一个值。...tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2, )，即每个元素是矩阵的一行。...在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。...这时，我们可以用一个placeholder取代这里的array，并使用initializable iterator，只在需要时将array传进去，这样就可以避免把大数组保存在图里，示例代码为（来自官方例程

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

= dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个Iterator，这个Iterator是一个“one shot iterator”，即只能从头到尾读取一次...调用sess.run(one_element)后，才能真正地取出一个值。...2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是(2, )，即每个元素是矩阵的一行。...在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。...这时，我们可以用一个placeholder取代这里的array，并使用initializable iterator，只在需要时将array传进去，这样就可以避免把大数组保存在图里，示例代码为（来自官方例程

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

对于 TF 中的默认变量行为，所有这些都已在 TF 2.0 中删除。 TF 2.0 安装和设置 本节介绍了使用不同方法和不同系统配置在系统上安装 TF 2.0 所需的步骤。...会自动监视tf.GradientTape上下文中出现的所有可训练变量，并将其记录在磁带上。...为此，所有前向通过操作都记录在磁带上，并且为了计算这些操作的梯度，将磁带向后播放然后丢弃。 这里要注意的重要一点是，特定的tf.GradientTape模型只能计算一个梯度。...与 TF 1.x 相比，TF 2.0 提供了一种非常简单的方法来使用回调来集成和调用 TensorBoard，在“fit() API”部分中对此进行了解释。...使用回调和调用连接 TensorBoard TensorBoard 可以在 TF 2.0 中以两种主要方式使用。

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package runtime

它们的含义和用法可能在各发行版之间改变。 环境变量GOGC设置最初的垃圾收集目标百分比。当新申请的数据和前次垃圾收集剩下的存活数据的比率达到该百分比时，就会触发垃圾收集。默认GOGC=100。...修改内存profile的程序应该只进行一次，且尽可能早的修改（例如，在main函数的开始处）。...type TypeAssertionError type TypeAssertionError struct { // 内含隐藏或非导出字段} TypeAssertionError表示一次失败的类型断言...func Callers func Callers(skip int, pc []uintptr) int 函数把当前go程调用栈上的调用栈标识符填入切片pc中，返回写入到pc中的项数。...若len(p) < n，则不会修改p，而只返回(n, false)。 绝大多数调用者应当使用runtime/pprof包，而非直接调用GoroutineProfile。

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python模块之threading

每个线程最多只能调用一次，否则抛出RuntimeError异常。它将在一个单独的控制线程调用线程对象的run()方法。 run() 定义线程功能的方法，通常在子类中重写。...release()方法只能在上锁状态调用，否则将抛出RuntimeError异常。 RLock 重入锁，同步原语的一种，可由同一线程多次获取已持有的锁。...如果调用后递归深度为0，重置锁为未锁定状态(不属于任何线程)，由其他线程争夺锁。如果调用后递归深度非0，锁仍为上锁状态，属于当前线程。...只能由已获取到锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。...支持上下文管理器协议 class threading.Semaphore(value=1) 指定初始计数器的信号量，每调用一次release()加1，每调用一次acquire()减1。

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基于tensorflow for循环 while循环案例

也就是xiaojie只被修改了一次。 这个时候，在_recurrence循环体中添加语句 print (xiaojie) 会输出2。而且只输出一次。具体为什么，最后总结的时候再解释。...print操作只执行一次呢，这是因为_recurrence中的print相当于一种对代码的定义，直接在定义的过程中就执行了。...) ## constant2=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,4.0,2.0],[1.0,6.0,1.0]]) ## constructionErrorMatrix...(tf.argmin(constructionErrorMatrix))#如果不转换的话，下面调用delete_one_column中，会调用tf.slice，之后tf.slice的参数中的类型必须是一样的...但是，它每一次都无法真正意义上对self.L进行修改。会发现，每一次循环结束之后，进入下一次循环时，self.L仍然没有变化。

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深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识

如下图所示：定义了一个操作，但实际上并没有运行。 ? 　(2) TensorFlow 中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。...使用 tf.Session() 方法创建对象，调用 Session 对象的 run()方法来执行图： with tf.Session() as sess: result = sess.run([...#创建一个变量，初始化为标量0 state = tf.Variable(0, name="counter") 　（7）内核：内核是能够运行在特定设备（如 CPU、GPU）上的一种对操作的实现。...使用方法如下： a = tf.constant([[1.0,2.0], [1.0, 2.0], [1.0, 2.0]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.sigmoid...tf.train.Saver() 来保存变量，通过在 tf.train.Saver 对象上调用 Saver.save() 生成，并且制定保存的位置，一般模型的扩展名为 .ckpt。

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Spark MLlib知识点学习整理

MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。 操作步骤: 1、用字符串RDD来表示信息。...3、对向量RDD调用分类算法，返回一个模型对象，可以使用该对象对新的数据点进行分类。 4、使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模型。...前者表示向量的每一位都存储下来，后者则存储非零位以节省空间。 稠密向量：把所有唯独的值存放在一个浮点整数组中。  稀疏向量只把各维度中的非零值存储下来。... 向量的维度（4） 以及非零位的位置和对应的值 val sparseVec1 = Vectors.sparse(4,Array(0,2),Array(1.0,2.0))...MLlib有两个算法可以用来计算TF-IDF:HashTF和TF HashTF从一个文档中计算出给定大小的词频向量。为了将词和向量顺序对应起来，所以使用了哈希。

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Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等消息中间件的介绍和对比「建议收藏」

4、分布式 在现在大流量、大数据的使用场景下，只支持单体应用的服务器软件基本是无法使用的，支持分布式的部署，才能被广泛使用。而且，MQ的定位就是一个高性能的中间件。...ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。...但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果down机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。...Apache ActiveMQ是在Apache 2.0许可下发布 特征 支持Java消息服务(JMS) 1.1 版本 Spring Framework 集群 (Clustering) 支持的编程语言包括...ActiveMQ 异步调用 一对多通信 做多个系统的集成，同构、异构 作为RPC的替代 多个应用相互解耦 作为事件驱动架构的幕后支撑 为了提高系统的可伸缩性 2）在架构模型方面， RabbitMQ RabbitMQ

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