前言 在开发中，我们常常遇到这种情况 ? 我们往往需要的是下面这种效果 ?...但是如果把这些实现的代码写在Activity中会比较麻烦，影响代码美观 解决方法 于是就有了下面这个辅助类，禁用了按钮的点击事件和按钮的渐变色，可同时添加一个或者多个EditText /** *...文本输入辅助类，通过管理多个TextView或者EditText输入是否为空来启用或者禁用按钮的点击事件 */ public final class TextInputHelper implements...TextInputHelper(View view) { this(view, true); } /** * 构造函数 * * @param view 跟随EditText或者TextView输入为空来判断启动或者禁用这个...mMainView = view; isAlpha = alpha; } /** * 添加EditText或者TextView监听 * * @param views 传入单个或者多个
tensorflow有两种数据输入方法，比较简单的一种是使用feed_dict，这种方法在画graph的时候使用placeholder来站位，在真正run的时候通过feed字典把真实的输入传进去。...比较恼火的是第二种方法，直接从文件中读取数据（其实第一种也可以我们自己从文件中读出来之后使用feed_dict传进去，但方法二tf提供很完善的一套类和函数形成一个类似pipeline一样的读取线）： 1...，和定义神经网络是一样的，这时候的操作在run之前都不会执行，这个返回的tensor也没有值，他仅仅代表graph中的一个结点）。...这个原理就和我们定义好的神经网络run一下出结果一样，你一run这个4D tensor，他就会顺着自己的operator找自己依赖的其他tensor，一路最后找到最开始reader那里。...（10类别分类10%正确率不就是乱猜吗） 原文：【tensorflow的数据输入】（https://goo.gl/Ls2N7s） 原文链接：https://www.jianshu.com/p/7e537cd96c6f
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载多个模型。...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...# 采用加载的模型进行操作，不要忘记输入占位符 data = 50 result = sess.run(activation, {'x:0': data}) print(result) 多个模型 上述介绍了如何加载单个模型的操作...这个类还提供run函数来对输入数据使用加载的模型进行操作。这个类对于我是有用的，因为我总是将模型输出放到一个集合或者对它命名为activation_opt，并且将输入占位符命名为x。
我们在做深度学习任务的时候，总会有这样的困惑？ 比如我们做的CV项目，那么我们采集的图像数据集是如何输入到神经网络中去的呢？图像中的特征又是如何提取的呢？...首先我们要知道图像是怎么在计算机中表示的： 我们知道图像是由多个像素点组合在一起构成的。 而像素点是由RGB三个通道组成的。因为这三种颜色不同比例混合可以构成任何自然界的颜色。...在深度学习中，每一个输入神经网络中的数据都被叫做一个特征，那么上面这个图像就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。...神经网络接收到这个特征向量X作为输入，并进行预测，然后给出相应的结果。...那么对于别的数据，例如语音，传感器数据等，但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式，通常我们会把它们转化成一个特征向量，然后将其输入到神经网络中。
TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布，新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升。...但是由于2.0发布还没有多久，现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的，所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的。...安装第一个版本的tensorflow： 现在是默认环境，输入要安装的第一个tensorflow版本：pip install tensorflow==版本号 pip install tensorflow=...再安装第二个tensorflow版本： pip install tensorflow==1.14.0 查看tensorflow版本： ? 查看所安装的所有环境： conda env list ?...到此这篇关于安装多个版本的TensorFlow的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关安装多版本TensorFlow内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
cin的一般用法在C++中，cin与流提取运算符>>配合使用，可以用于获取标准的输入，比如从键盘上获取输入。cin是C++标准库标准库iostream中的一个类实例。...cin实例代码如下实例中，第一个cout并不是必须的，只是用于提示“用户”如何输入：#include using namespace std;int main(){ int x...; cout > x; cout >，便可以获取多个输入。...：C++ cin标准输入流，及获取多个输入的方法免责声明：内容仅供参考，不保证正确性！
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? ---- CNN 结构 CNN 的结构和 上篇 一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。...按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了。
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? CNN 结构 CNN 的结构和 上篇 一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。...×32×32×64 （由于这个图不能放大导致重叠，在浏览器中是可以放大的），? 表示 batch 的大小。.../log/without-saver 使用 tf.train.Saver() 的： tensorboard --logdir=tensorboard/log/with-saver 按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了
什么是迁移学习 在深度学习中，所谓的迁移学习是将一个问题A上训练好的模型通过简单的调整使其适应一个新的问题B。在实际使用中，往往是完成问题A的训练出的模型有更完善的数据，而问题B的数据量偏小。...所以，同样一个模型在使用大样本很好的解决了问题A，那么有理由相信该模型中训练处的权重参数能够能够很好的完成特征提取任务（最起码前几层是这样），所以既然已经有了这样一个模型，那就拿过来用吧。...TensorFlow实现Inception V3迁移学习 下面的例子中使用Google提供的Inception V3模型完成花的分类任务，迁移的过程保留了Inception V3的全部卷积层，只修改了最后的全连接层以适应新的分类任务...tf.import_graph_def( graph_def, return_elements=[BOTTLENECK_TENSOR_NAME, JPEG_DATA_TENSOR_NAME]) # 定义新的神经网络输入...最后点击这里下载整个工程，由于上传大小的限制，工程中的模型与数据集需要重新下载，路径下文件夹中已提供了下载方式。
译者|VK 来源|Towards Data Science 即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。...本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。 让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 ? 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入。...因此，输入数据的形状为(batch_size，height，width，depth)，其中第一维表示图像的batch大小，其他三个维表示图像的各个属性，即高度，宽度和深度。深度就是色彩通道的数量。...由于input_shape参数中没有batch值，因此在拟合数据时可以采用任何batch大小。 而且正如你所见，输出的形状为(None，10，10，64)。...现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size，squashed_size)，这是Dense层需要的输入形状。
前面 有篇博文讲了多层感知器，也就是一般的前馈神经网络，文章里使用 CIFAR10 数据集得到的测试准确率是 46.98%。...今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档 做了些许修改，完整代码及结果图片可从 这里 下载。...这篇文章是对本文的一个升级，增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果，包括准确率、损失、计算图、训练时间和内存信息等。 更新 这里我会列出对本文的更新。...如上图，模型输入是一个字符图像，然后对输入进行卷积操作（矩阵点乘求和）得到 C1 卷积层，再进行下采样操作（缩减维度）得到 S2 池化层或者叫下采样层，然后重复一遍刚才的操作，将二维数据 拉平，连着一个多层的普通神金网络
excelperfect 很多情形下，我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时，可以使用Excel的“组”功能，当在一个工作表中输入数据时，这些数据也被同时输入到其它成组的工作表中。...如下图1所示，将工作表成组后，在一个工作表中输入的数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表，先按住Ctrl键，然后在工作簿左下角单击要加入组中的工作表名称，此时工作簿标题中会出现“名称+组”，如下图2所示。 ?...图2 注意，如果一直保持工作表“组合”状态，可能会不小心在工作表中输入其它工作表中不想要的内容。因此，要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称，则可解除工作表组合；或者在工作表名称标签中单击右键，在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。
选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库...同时，我们发现 TensorFlow 的灵活性和自适应性使得为特定目的构建更高级的框架成为可能，DeepMind 内部已经开发了一个框架来用 TF 快速构建神经网络模块。...除了和现存的一些神经网络库具有许多相似性外，Sonnet 还具有一些根据 DeepMind 的研究需求设计的特性。...模块用一些输入 Tensor 调用，添加操作到图里并返回输出 Tensor。其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。...用 Sonnet 编写的模型可以与原始 TensorFlow 代码，及其他高级库中的代码自由融合。
前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https://www.tensorflow.org...在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS）...关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Pipeline Performance Guide（https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...从样本队列中的出列一定量的样本数据即可以用于一个训练过程。TF提供了配套的API来完成这个过程，注意的是这个输入流水线是直接嵌入训练的Graph中，即是整个图模型的一部分。
生物学联系 在生物学中，神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。...要解决这一问题，我们必需设计一个神经网络，它接收面板的状态作为输入，然后输出一个1或0；输出1代表ANN确认已显示了数字“4”，而输出0表示没有显示“4”。...因此，神经网络需要有64个输入(每一个输入代表面板的一个具体格点) 和由许多神经细胞组成的一个隐藏层，还有仅有一个神经细胞的输出层，隐藏层的所有输出都馈送到它。...一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。...平台应用 tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer
在本文中，我将向您介绍TensorFlow。阅读本文后，您将能够了解神经网络的应用，并使用TensorFlow来解决现实生活中的问题。本文将要求您了解神经网络的基础知识，并熟悉编程。...TensorFlow的典型“流” 在TensorFlow中实施MLP TensorFlow的限制 TensorFlow与其他库 从哪里去？ 何时应用神经网络？ 现在，神经网络已经成为焦点。...图中的节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间传递的多维数据阵列（又称张量）。灵活的架构允许您将计算部署到具有单个API的桌面，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。 ?...# import tensorflow 在TensorFlow中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络架构来解决这个问题，但为了简单起见，我们深入实施了前馈多层感知器。...让我们来定义我们的神经网络架构。 我们定义一个具有3层的神经网络; 输入，隐藏和输出。 输入和输出中的神经元数量是固定的，因为输入是我们的28×28图像，输出是表示该类的10×1矢量。
在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 预处理（...关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Pipeline Performance Guide（https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...，可以定义多个Reader并发地从多个文件同时读取数据。...从样本队列中的出列一定量的样本数据即可以用于一个训练过程。TF提供了配套的API来完成这个过程，注意的是这个输入流水线是直接嵌入训练的Graph中，即是整个图模型的一部分。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...你可以通过下面的网站地址下载文章中的代码： https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Dataset-Tutorial/blob/...from iter.get_net() as label train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) 我们直接使用来自iter.get_next()的张量作为神经网络第一层的输入和损失函数的标签
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
