在计算图的使用中，需要注意两点：不同计算图上的张量和运算都不会共享，变量作用域机制。 （1）TensorFlow中可以定义不同的计算图，并且不同的计算图之间的张量个运算都不会共享。...（2）在（1）中的实例变量v可以共用，是因为在不同的计算图上计算的，在同一个计算图上对于变量命名是有 一套规则的，必须遵循TensorFlow规定的变量作用域。 4....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。...：name，shape, dtype，对应的是它的名称，维度和类型 4.1 name name在TensorFlow中是张量的唯一标识，由于其遵循TensorFlow的变量管理机制，所以它也能表达出这个张量是如何计算出来的
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
在这一章中我们会介绍如何为了添加新功能而寻找并安全新的包，如何寻找并安装新的主题，如何以一种更高级的方法处理文本，如何以任何你想要的方式自定义编辑器，如何使用git做版本控制，以及其它。...Atom中的包 首先，让我们从Atom的包系统开始讲起。...列在底下的是发布到atom.io的包，它是Atom包的官方注册处（registry）。设置面板中的搜索操作，会进入atom.io中的包注册处寻找，之后拉回任何匹配你搜索的东西。...点击之后会下载并安装相应的包，你的编辑器会拥有那个包提供的功能。 包的设置 在Atom安装了一个包之后，那个包会出现在“Package”选项卡下面的侧面板中，同时带着Atom预先安装的所有包。...点击“install”按钮会安装该主题，并且在“Theme”下拉框中可供使用。就像我们在“更改主题颜色”一节看到的那样。 命令行 你也可以在命令行中通过npm安装主题包。
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...能够接不同水池的水管，可重新初始化的 Iterator 有时候，需要一个 Iterator 从不同的 Dataset 对象中读取数值。...Tensorflow 针对这种情况，提供了一个可以重新初始化的 Iterator，它的用法相对而言，比较复杂，但好在不是很难理解。...3、可重新初始化的 Iterator，它可以对接不同的 Dataset，也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下： 框架：Tensorflow和Keras 方法 import tensorflow...至少到目前位置，我自己从程序没出现资源耗尽的情况，当然，对于batchsize的设置，一定要设置在合理的范围，所谓合理，大家自己体会。...补充知识：keras使用GPU的一些坑 keras安装 conda install tensorflow-gpu pip install keras 注意：不要使用conda安装keras，会检测依赖...，默认安装上tensorflow的CPU版本。...keras运行报错，tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
2.1 节点 基于梯度下降求解的机器学习问题，一般分为前向求值和后向求梯度两个过程。...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...依次执行队列中的每一个节点，执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1，更新哈希表中对应节点的入度。 重复（2）和（3），直至可执行队列为空。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
ASP.NET Core 2.1中基于角色的授权 授权是来描述用户能够做什么的过程。例如，只允许管理员用户可以在电脑上进行软件的安装以及卸载。而非管理员用户只能使用软件而不能进行软件的安装以及卸载。...例如，“User1”属于“Admin”角色，“User2”属于“HR”的角色。 我们可以在我们的MVC或者Web API应用程序中的控制器上使用AuthorizeFilter特性来控制用户的访问。...例如，在以下代码段中，操作方法只能由“Admin”或“User”角色的用户访问。...我们可以使用授权服务进行策略的添加以及注册。在下面的代码中，我们创建了一个只允许具有“Admin”角色的用户才能进行访问的策略。...，讲述了ASP.NET Core 2.1中基于角色的授权，内容都很简单，浅显易懂！
之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数，才恍然大悟，...下面是具体的介绍： 实际上tensorflow官方API里有介绍！！...根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。...我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一种是VALID，一种是SAME，下面分别介绍这两种方式的实际操作方法。...pad_needed_width / 2 （结果取整） pad_right = pad_needed_width – pad_left 至此，关于tensorflow的卷积padding操作介绍完毕，
tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow...print '\n', x, y if __name__ == "__main__": main() 2017-09-29 10:10:22.714213: I tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...指定变量名打印 模板 print 'my/BatchNorm/beta:0', (sess.run('my/BatchNorm/beta:0')) 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...参数：scope:筛选要返回的变量的可选作用域suffix:用于过滤要返回的变量的可选后缀返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表slim.get_or_create_global_step()get_or_create_global_step...**kwargs: keyword=value，它将为list_ops中的每个操作定义默认值。所有的ops都需要接受给定的一组参数。
尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且最新的1.3版本中也引入了一些新的构件。...在本示例中，我们将使用在Tensorflow中可用的MNIST数据，并为其构建一个Dataset包装。...有关Estimator、Experiment和Dataset框架的注意点 有一篇名为《TensorFlow Estimators：掌握高级机器学习框架中的简单性与灵活性》的文章描述了Estimator框架的高级别设计...在较新的Estimator框架中也有一个原型版本。在这个例子中我们不打算使用，因为它的开发非常不稳定。 本文使用了TensorFlow slim框架来定义模型的架构。...Slim是一个用于定义TensorFlow中复杂模型的轻量级库。它定义了预定义的架构和预先训练的模型。
Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...以下代码中给出一个简单的样例。...这三步计算得到的结果是一个nxm的二维矩阵，其中n为一个batch中样例的数量，m为分类的数量。根据交叉熵的公式，应该将每行中的m的结果得到所有样例的交叉熵。...在下面程序中实现一个拥有两个输入节点、一个输出节点，没有隐藏层的神经网络。
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用...为什么是 C++？ 在实际过程中，C++可能并不适合做这类事情。我们可以在像「Oaml」这样的函数式语言中花费更少的时间开发。...现在我明白为什么「Scala」被用于机器学习中，主要就是因为「Spark」。然而，使用 C++有很多好处。...在 Java 中，有一连串的 add(), divide() 等等是非常难看的。更重要的是，这将让用户更多的关注在「PEMDAS」上，而 C++的操作符则有非常好的表现。...特征，而不是一连串的故障 在这个库中，可以确定的是，TensorFlow 没有定义清晰的 API，或者有但我不知道。
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