新电脑使用Microsoft账号登录后，RDP提示“你的凭据不工作” 在修改Microsoft账户密码后，RDP的密码一直不更新 在Microsoft账户开启无密码后，RDP无法使用 如果你不属于上述的情况...check-whether-a-group-policy-object-gpo-is-blocking-rdp-on-a-local-computer 解决方案 思路/过程 因此问题，我曾经多次在微软官方的社区已经微软官方的英文学习网站中的...Q&A进行询问 每次我的提问都提到“更新密码”及“应用密码” 且这些问题当我将账户类型设置为本地账户时将全部解决 且在一次问答中，工程师告诉我延迟这是有意而为，导致我被误导。...我意识到，是因为没更新，本地和远程的数据不一样，这个数据可能也不仅限于RDP的密码 至此，我试着研究是否存在主动更新密码的方法，于是我发现是StackExchange的问题 我尝试了将账户类型转换为本地账户...RDP端口没有放行，检查后果真如此 于是就出现了首次登录时依然无法使用的问题 然后恰巧我又注意到了最近的新版本不能用Microsoft密码登录windows了（在一次争论中） 当我想要证明的时候突然发现最近好像早已没有使用密码登录的选项了
使用vue-cli创建项目 因为以前用过webpack，而vue-cli创建的项目底层其实还是使用webpack构建的，所以使用起来还是很简单的。...cd vue-demo # 安装项目依赖 yarn install # 启动开发服务器 yarn run dev 发现问题 但我在开发过程中发现问题了，在IDE中修改了vue文件，webpack开发服务器并不会重新编译对应的模块...而vue-cli的广大使用者并没有报告存在该问题。 个人感觉不应该是webpack的这个功能有问题，还是应该是环境问题。...而我现在的开发操作系统是Windows，那么就只剩下2个可能原因了。 windows路径问题 IDE的safe write特性干扰 试了一下终于发现是IDE的safe write特性这个问题造成的。...IDE的这个特性是为了安全地写文件，它会先将文件写到一个临时文件里，然后最后一个原子move操作将文件move到目标位置。但这样webpack检测文件变动的原来逻辑就不工作了。
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
然后按照以下操作，将默认设置“仅来宾—本地用户以来宾身份验证”，更改为“经典：本地用户以自己的身份验证”。 ? ? 方法二： 更改远程桌面服务端的一个远程服务设置就可以了。...方法三： Win+R，输入gpedit.msc，打开本地组策略编辑器，点击“计算机配置”——“管理模板”——“系统”——“凭据分配”，双击右边窗口的“允许分配保存的凭据用于仅 NTLM 服务器身份验证”...第二步：在弹出的窗口中选中“已启用”，再单击“显示”，在弹出的窗口中，输入“TERMSRV/*”。...（确保 TERMSRV 为大写） 注:“显示内容”对话框中的服务器名称格式为：TERMSRV/computername,computername变量可以是一台特定远程计算机的名称（例如，TERMSRV.../myremotepc），或者您可以使用星号（*）包含一组计算机（例如，TERMSRV/* 或 TERMSRV/*.corp.com），其中包含的计算机名称应该与“远程桌面连接”对话框中“计算机”框中输入的名称完全一致
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
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
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。
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。
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。...如果机器上有超过一个可用的 GPU，除第一个外的其它GPU默认是不参与计算的。
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。
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。...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...当list_ops_or_scope是一个列表或元组时，其中的每个op都需要用@add_arg_scope修饰才能工作。...**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。.../mnist_data 如果不传入参数，它将使用文件开头的默认标志来确定数据和模型保存的位置。 在训练过程中，在终端上会输出这段时间内的全局步骤、损失和准确性等信息。...我希望这篇文章能向你简要介绍一下这些框架是如何工作的，它们采用了什么样的抽象方法以及如何使用它们。如果你对使用这些框架感兴趣，下面我将介绍一些注意点和其他的文档。...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。
一、Python 原生类型 TensorFlow接受了Python自己的原生数据类型，例如Python中的布尔值类型，数值数据类型（整数，浮点数）和字符串类型。...原生类型就像Numpy一样，TensorFlow也有属于自己的数据类型，你会在TensorFlow中看到诸如tf.int32, tf.float32除了这些之外，还有一些很有意思的数据类型例如tf.bfloat..., tf.complex, tf.quint.下面是全部的TensorFlow数据类型，截图来自tf.DType?...三、Numpy数据类型 你可能已经注意到了Numpy和TensorFlow有很多相似之处。TensorFlow在设计之初就希望能够与Numpy有着很好的集成效果。...TensorFlow数据类型很多也是基于Numpy的，事实上，如果你令 np.int32==tf.int32将会返回True.你也可以直接传递Numpy数据类型直接给TensorFlow中的ops。
TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow...(result) 其中feed_dict就是完成了feed数据功能，feed中文有喂饭的意思，这里还是很形象的，对定义的模型来说，数据就是最好的食物，所以就通过feeddict来实现。...代码演示如下： import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32...sess.run(c) print(c_res) 2. fetch多个值 还是以feed中代码为例，我们把feed与fetch整合在一起，实现feed与fetch多个值，代码演示如下： import tensorflow...代码演示如下： import tensorflow as tfimport cv2 as cv# 通过opencv读取图像并显示src = cv.imread("D:/javaopencv/test.png
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