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----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------虚拟机网络设置方式的研究:主要就是桥接网络,和NAT模式: 桥接网络:桥接网络中,相当于虚拟机的网卡和主机的物理网卡均连接到虚拟
1、ssh命令说明:ssh命令用于远程登录上Linux主机。使用方式: 1、不指定用户:ssh 192.168.0.11 2、指定用户:ssh 192.168.0.11------------------------------------------------------------------------------------------------
1、Keras的Sequential模型的理解: Sequential可以理解为容器,将网络中的各个层都通过Add操作,添加到里面。2、Tensorflow的MultiInput操作和Merge操作from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activationfrom keras.l
1. 对于序列式容器(如vector,deque),序列式容器就是数组式容器,删除当前的iterator会使后面所有元素的iterator都失效。这是因为vetor,deque使用了连续分配的内存,删除一个元素导致后面所有的元素会向前移动一个位置。所以不能使用erase(iter++)的方式,还好erase方法可以返回下一个有效的iterator。for (iter = cont.begin(
TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练。Tensorflow支持很多种样例输入的方式。最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据。第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式。这种方式不仅节省了代码量,避免了进行dataaugmentation和读文件操作,可以处理不同类型的数据, 而
from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npdef add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):# add one more layer and return the
Tensorflow数据读取有三种方式:Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活。而Python恰好相反,所以
1、我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果,这些结果指的是模型的参数,以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件,它把变量名映射到对应的tensor值。只要提供一个计数器,当计数器触发时
窄卷积 vs 宽卷积在上文中解释卷积运算的时候,我忽略了如何使用滤波器的一个小细节。在矩阵的中部使用3x3的滤波器没有问题,在矩阵的边缘该怎么办呢?左上角的元素没有顶部和左侧相邻的元素,该如何滤波呢?解决的办法是采用补零法(zero-padding)。所有落在矩阵范围之外的元素值都默认为0。这样就可以对输入矩阵的每一个元素做滤波了,输出一个同样大小或是更大的矩阵。补零法又被称为是宽卷积,不
Queue:队列本身也是图中的一个节点。其他节点(enqueue, dequeue)可以修改队列节点中的内容。#-*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tf#创建的图:一个先入先出队列,以及初始化,出队,+1,入队操作q = tf.FIFOQueue(3, "float")init = q.enqueue_many(([0.1, 0.