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看书的时候如何调试书中简单的C+代码?

代码看一百遍不如写一遍来的印象深刻,不管写C++还是Python,抑或别的语言,我们在看编程类书籍的时候面对一堆代码会很痛苦,硬着头皮啃完一本书可能会有所收获,但看完却不知所云,获取知识的效率很低,所以看这类书籍不能像看修仙小说一样一目十行去看...,而要用代码验证自己心中的想法,如果看到一段代码立马能用于我的工作中这将是一件极其快乐有成就的事情,这也就是Python这类脚本语言让人如此激动的原因之一。...想验证C++代码的输出不像Python那样简单,但它的调试功能的成熟却比Python要强大很多,首先我们要有一款IDE来编写C++代码,它是微软的Visual Studio,我这里以Visual Studio

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如何仅使用TensorFlow C+来训练深度神经网络

更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 正如你所知,TensorFlow(TF)的核心由 C ++ 构建,但是如今还是 Python API 使用起来比较便利一些。...我目前正在尝试将梯度运算从 Python 改为 C ++。 在这篇文章中,我们将示例如何建立一个深度神经网络,并通过车龄、里程和燃料类型来预测一辆宝马 Serie 1 的价格。...而 Python 是在 C ++ 下完成的,我们必须定义一个变量和一个 Assign 节点,以便为该变量分配一个默认值。通过使用 RandomNormal 来初始化变量,我们获得正态分布的随机值。...我们的网络已做好在 Session 中启动的准备,Python 优化器 API 的最小化功能基本上包含了在函数调用中的计算和应用梯度。...然后初始化变量,在 Python 中,调用 tf.global_variables_initializer()就足够了,因为在构建图的过程中,我们保留了所有变量的列表。

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