这些天，经过多次试错之后，我终于找到了解决方案。这个方法不仅能够配置成功，还比我见过的其它教程简单得多。 本教程为谁而写，以及为什么要用 Windows？...大部分这些框架都（只）支持 CUDA，而这只能在英伟达 GPU 上使用，这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。...Conda 已经妥善地处理了主要部分和依赖包。 一些 GPU 术语 在安装 GPU 相关软件之前，我们有必要了解这些软件是什么，以及你需要它们的原因。...要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。...这只是一条日志消息，说明 TensorFlow 可以打开这些软件库。 GPU 上的安装情况验证将在下文中介绍。 如果要安装仅使用 CPU 的 TensorFlow，你需要对安装命令进行简单的修改。
这些天，经过多次试错之后，我终于找到了解决方案。这个方法不仅能够配置成功，还比我见过的其它教程简单得多。 本教程为谁而写，以及为什么要用 Windows？...Conda 已经妥善地处理了主要部分和依赖包。 一些 GPU 术语 在安装 GPU 相关软件之前，我们有必要了解这些软件是什么，以及你需要它们的原因。...要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。...这只是一条日志消息，说明 TensorFlow 可以打开这些软件库。 GPU 上的安装情况验证将在下文中介绍。 如果要安装仅使用 CPU 的 TensorFlow，你需要对安装命令进行简单的修改。...你可以在 https://github.com/abhinand5/blog-posts 的 dl-setup-win 文件夹中找到它们。你可以克隆这些笔记然后运行其中的代码。
如果你还没用过 conda，我推荐你立刻开始使用，因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。...此外，conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow，NVIDIA 驱动程序都必须单独安装。...在不支持 CUDA 库最新版本的系统上运行时，这非常重要。最后，由于这些库是通过 conda 自动安装的，用户可轻松创建多个环境，并对比不同 CUDA 版本的性能。...pip uninstall tensorflow 如果还没有安装 Anaconda 或 Miniconda，需要先安装它们。...使用 conda 安装时，如果选择 Anaconda，则伴随 TensorFlow 同时安装的还有 Anaconda 库中的 1400 多个常用软件包，它们会提供一个完整的数据科学环境。
如果你的代码被各种警告和 / 或暂时忽略这些警告削弱了质量，那么找到这个捷径将耗费大量的时间。...不要让警告和类型错误累积。尽快修复它们。 提高信噪比。如果团队一致认为某条引发警告和类型错误的规则没有用处的话，就干脆禁用它。...: Handbook） 定期修复警告和类型错误，起码要比引入它们的频率更高； 保持这些措施，永不间断。...最糟糕的情况：用户发现了问题，但并没有报告。 无论是哪种情况，开发人员都需要以下信息：问题是什么、问题的具体表现（如错误信息）、如何重现问题（如环境 + 过程），以及用户的初衷和期望是什么。...关于如何在 TypeScript 和 JavaScript 项目中应用这些推荐做法的更多实用建议，我建议你参考 Yoni Goldberg 的最佳实践列表。
很有可能你已经读过很多关于如何使用React Hook 的文章。但有时候，知道何时不使用与知道如何使用同样重要。 在这篇文章中，主要介绍一下 React hooks 错误使用方式，以及如何解决它们。...3.不要创建过时的闭包 React Hook 很大程序上依赖于闭包的概念。依赖闭包是它们如此富有表现力的原因。 JavaScript 中的闭包是从其词法作用域捕获变量的函数。...5.不要忘记清理副作用 很多副作用，比如获取请求或使用setTimeout()这样的计时器，都是异步的。 如果组件卸载或不再需要该副作用的结果，请不要忘记清理该副作用。 下面的组件有一个按钮。...总结 从React钩子开始的最好方法是学习如何使用它们。 但你也会遇到这样的情况:你无法理解为什么他们的行为与你预期的不同。知道如何使用React Hook还不够:你还应该知道何时不使用它们。...最后，别忘了清除你的副作用。 ~完，我是小智，我要去刷碗了。
最近我在接受采访时被问到我关于成为一名伟大程序员的见解。这是一个有趣的问题，我认为我们都可以是伟大的程序员，无论我们的天赋如何，如果我们遵循一些规则的话——我相信——这应该是常识。...实际上，这些规则并不只适用于编程领域，也适合任何专业。 当然，这10个要点中的所有内容并不都是完全正儿八经的，有些事情只是我的看法，你的情况可能会有所不同，所以如果出现矛盾的话，不要耿耿于怀。 ?...如果你确切知道对于该问题你需要学习什么，那么更有可能得偿所愿。 2.学习如何不提出问题 实际上，最好尽量避免提问。或许你可以自己弄清楚呢？当然情况并不总是如此。...你需要明白何时SQL是正确选择（以及何时不是）。何时低级别性能的调整很重要（何时不是）。CSS原则上如何工作。面向对象、FP优点。等等。...你应该花一些时间涉猎这些（以及更多）概念和技术，以便更好地了解它们的重要性。知道何时应用它们，然后再找专业人士来实际执行工作。
Anaconda Anaconda（官网）是什么？其实就是一个“开源包管理系统和环境管理系统”，主要用于解决我遇到的上述问题，需要安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。...，区别在于： Miniconda是一个小的“引导”版本，只包括conda，Python和它们依赖的包。...如果上一步输入了no，可以通过下面的命令将其加入环境变量： Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location to...这里再提一嘴conda和anaconda的关系： 这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。...其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。
我以前花了数周时间调试代码。更糟糕的是，在大多数情况下，我不知道如何进行-我可以看到我的代码没有训练好，但是我不知道是因为该模型无法学习，或者是由于实现存在错误。如果是后者，错误在哪里？...您可以在编写Tensorflow代码后应用它们。这意味着这些技术是很简单的，您无需从头开始就可以使用它们。 技术1：张量形状断言 引入张量时，需要编写断言以检查其形状。...要检查图结构的正确性，您需要解释为什么每个边都存在。这意味着解释这些张量之间的依赖关系。如果您无法解释某些边的存在，则您脑海中的想法与您实际构建的图形之间会有差异。这通常表示一个错误。...我们已将这些技术应用于所有Tensorflow学习者。下表报告了我们花在验证五个模型上的时间以及发现的错误数量。 ? Table 1....它显示了花费在每种技术上的时间百分比以及检测到的错误数量。总共，我们仅在5小时内检测到23个错误。更重要的是，应用这些技术后，我们知道我们的代码是正确的。
但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...思考什么是 TensorFlow 及其如何与其他代码进行交互从根本上来说就是错误的。 Python 和 TensorFlow 之间的关系可以类比 Javascript 和 HTML 之间的关系。...本节是一篇高级攻略，把握重要的直觉概念，同时忽略一些技术细节。 那么：什么是计算图？它本质上是一个全局数据结构：是一个有向图，用于捕获有关如何计算的指令。 让我们来看看构建计算图的一个示例。...结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。...我将在未来的博文中讨论这些主题。但如果你使用官方文档、一些代码示例和一点深度学习的魔力来巩固你在本文学到的思想，我相信你一定可以弄明白 Tensorflow！
不管你调用函数多少次，不管你是否并行调用函数，也不管函数外的世界是什么样子。 非确定性程序正好相反，在大多数情况下，调用 add(2, 2) 将返回 4 。...而无副作用意味着该函数除了返回一个值之外，不会做任何其他事情，这样的函数才是纯粹的。 纯函数有什么好处？正如我已经说过的，它们是可以预测的。...不，但是如果程序中有一个错误，它也是确定的——相同的输入总是会出现相同的错误，这使得它更容易修复。 我怎么到这里了？ 在过去，在过程/函数出现之前 goto 语句在编程语言中被广泛使用。...只不过这次的难题是 “我怎么会变成这个样子”，而不是 “我怎么会变成这个执行点”。 OOP（以及一般的命令式编程）使得回答 “我是如何达到这个状态的？” 这个问题变得很难。...这意味着，程序很快就会变成一团乱七八糟的依赖关系，实际上使整个程序成为一个全局状态的大块头。 有什么办法可以让我们不再问 “我怎么会变成这样” 的问题？你可能已经猜到了，函数式编程。
但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...思考什么是 TensorFlow 及其如何与其他代码进行交互从根本上来说就是错误的。 Python 和 TensorFlow 之间的关系可以类比 Javascript 和 HTML 之间的关系。...本节是一篇高级攻略，把握重要的直觉概念，同时忽略一些技术细节。 那么：什么是计算图？它本质上是一个全局数据结构：是一个有向图，用于捕获有关如何计算的指令。 让我们来看看构建计算图的一个示例。...如果这些节点具有依赖关系，那么我们需要计算这些值（依此类推……），直到达到计算图的「顶端」，即节点没有父节点时。 sum_node 的计算路径： ?...03 结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。
但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...本节是一篇高级攻略，把握重要的直觉概念，同时忽略一些技术细节。 那么：什么是计算图？它本质上是一个全局数据结构：是一个有向图，用于捕获有关如何计算的指令。 让我们来看看构建计算图的一个示例。...与 tf.assign() 类似，这是一个带有副作用的节点。与 tf.assign() 相反，实际上我们不需要指定它的输入是什么！...结论 希望这篇博文可以帮助你更好地理解什么是 Tensorflow，它是如何工作的以及怎么使用它。总而言之，本文介绍的概念对所有 Tensorflow 项目都很重要，但只是停留在表面。...我将在未来的博文中讨论这些主题。但如果你使用官方文档、一些代码示例和一点深度学习的魔力来巩固你在本文学到的思想，我相信你一定可以弄明白 Tensorflow！ ?
在这篇博文中，我将解释 TensorFlow 背后的思想，如何使用它来训练一个简单的分类器，以及如何将这个分类器放在你的 iOS 应用程序中。...什么是 TensorFlow 以及为何我需要它？ TensorFlow 是一个用于构建计算图（computational graph）以便进行机器学习的软件库。 许多其它的工具工作在更高的抽象层次上。...但到目前来说，如果你看到这些警告，也并不是什么大不了的事情。 仔细观察数据 要训练一个分类器，你需要数据。...警告：建立这些库需要花费一段时间：在我的 iMac 上，用了将近 20 多分钟，在相对较老的 MacBook Pro 上，则花费了超过 3 个小时。...我也关闭了警告，否则在你编译应用程序时，你会遇到很多问题（你仍然将会收到几个 Value Conversion Issue 警告，当然你也可以禁用这些警告，但我很喜欢这些警告信息）。
相反，如果你是一家代理商，因为你已经将成品提供给了不同的客户，并已经事先修复了所有漏洞，因此出错的空间更小。在向客户发货了产品之后，你会转向下一个客户合同，因此通常不会有资源来进行进一步的改进。...因此，对于正在快速演进的代码库，你该如何对其进行修改以满足自己的需求以及尽可能高效地应用其最新的更新呢？ 我认为这个问题不存在唯一的正确答案，而是有很多不同的路径可走。...简而言之，你要仔细考虑重新开发需要多少时间，以及什么是优先事项。把重心放在优先事项上，之后再考虑要不要完全重构；你可以在你自己的代码库和这个快速演进的工具更加稳定之后再做这件事。...此外，你可能会疑惑为什么选 Docker 而不是 Conda，毕竟 Conda 让你能用不同的软件版本创建不同的环境？我们选择 Docker 的原因是其提供的工具更适合生产以及在云上操作。...但是，这是不必要的，你要做的只是将他们的模型成功地部署到你的生产系统中。 不管怎么说，我们本质上都是好奇的生物，很自然会想要理解超过实际所需的东西。如果你想要做些探索，最好让你的团队也知道这一点。
那么如何才能避免大部分程序员每天都犯的这些普遍的错误呢？ 想要避免错误，就要对它有所了解。这也是为什么我要和大家分享一些在我们的程序员生涯中阻碍我们成长的普遍错误。...也许你认为每次都从头开始会很好，但是实际上它浪费了太多资源–时间，精力和思维，你可以更好的在其他方面使用它们。 如果你需要的东西已经存在了，那么使用它们。不要反复重复最基础的东西。...也许你会有比其他人更好的解决它。也许你的解决方案比其他人的更加精确。 如果你不尝试，你永远都不知道。 忽略警告 这是一个早期我进行程序开发时犯的另一个错误。...我不能告诉你当你的程序中出现几百个警号和一次都不出现有什么大的不同-最重要的是忽略掉它就出现新的问题。 警告通常是你做的东西可能不是每次都能正常工作的一个标志。有时，忽略这些警告会造成很大的安全问题。...相反，你可以在警告发生的时候就处理掉它。 通常你仅仅需要使用正确的变量或者正确的函数来处理这些警告。不会花你几小时，只需要几分钟遇到它们就把它们处理掉。 要尽早的处理警告。
M1 macbook已经不是什么新产品了。TensorFlow官方已经给出了安装指南和效率评测。 本文将介绍如何在M1机器上本地安装和运行PyTorch。...你使用的M1机型(Air、Pro、Mini或iMac)没有区别。 第一步 -安装和配置Miniforge 我花了很多时间为数据科学需求配置我的M1 Mac。但是都不能完美的解决我的问题。.../install/HEAD/install.sh)" 如果你正在安装一个新的M1 Mac，很可能系统里面没有包含XCode构建工具，但是miniforge需要他的一些文件。...所以如果这些没有这些文件的，终端会通知你，并询问你是否要安装它们，我们只要安装就好了 一旦安装了XCode构建工具和自制程序，你可以重启终端并安装Miniforge: brew install miniforge...让我们打开Activity Monitor来验证Python是否在本机运行: 如果你在“Kind”下看到“Apple”，这意味着程序是在M1芯片上本地运行的，而不是在Rosetta模拟器下。
其实，TensorFlow 2.0 发布之后，许多像 Jeremiah 这样的深度学习从业人员都在挠头： 作为 Keras 用户，TensorFlow 2.0 对我来说意味着什么？...但是如果你对它有足够多的了解，你的过渡期将会极其轻松。 在本教程剩余的内容里，我将讨论 Keras 与 tf.keras 的相似之处，以及 TensorFlow 2.0 中值得注意的功能。...Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...在本教程的第一部分，我们会讨论 Keras 和 TensorFlow 之间错综复杂的历史，包括它们是如何相互促进、共同成长、彼此滋养，从而达到今天这么受欢迎的程度。...直接在 TensorFlow 中使用 Keras 对 Keras 来说意味着什么？ 正如我在本文前面提到的，Keras 依赖于计算后端这一概念。
纯函数，即没有副作用的函数（即它们的输出是其输入的确定性函数），更容易理解和测试，因为你不必怀疑函数的行为是否会根据隐藏状态而改变。...此外还有其他的一些好处（当然也有缺点），但总的来说，在这个 Java 应用程序中，我能够用较少的代码行修复错误并实现大量的新功能。在我的经验中，这是很常见的收益。 这些好处是众所周知的。...函数式编程（不管其定义如何）并不是软件工程的目标。相反，它是达到目的的一种手段，就像软件工程师口袋里的其他工具一样。 我知道这是异端邪说，所以让我来澄清一下。...这是一个不那么典型的示范，但还有许多更能说明问题的现实范例，函数式程序员会很认同它们的。 这是 FP 的流氓行为，也证明了代码是“纯函数式“并不意味着就一定有什么价值。...如果你了解 Haskell 的语法，它就很容易理解，而且没有什么排序代码比它更容易维护的了（好吧，filter 确实应该被 partition 取代，因为 filter 会破坏信息；使用 filter
TensorFlow 是什么 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。...Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。...为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...安装 Anaconda 我之前已经安装过 Anaconda 了，直接从下面进行： 建立一个 conda 计算环境 # 计算环境名字叫 tensorflow: # Python 2.7 $ conda...图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。 1.
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