- 使用TensorFlow Dataset读取数据
咫尺是梦
在使用TensorFlow构建模型并进行训练时,如何读取数据并将数据恰当地送进模型,是一个首先需要考虑的问题。以往通常所用的方法无外乎以下几种:1.建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed;也可以建立一个Python的generator,一个batch一个b
- TensorFlow入门(十五、数据读取机制(2))
艺术就是CtrlC
TensorFlow入门tensorflow人工智能python深度学习
使用Dataset创建和读取数据集,作为TensorFlow模型创建输入管道的新方式,使用性能比使用feed_dict或队列式管道的性能高很多,使用也更加简洁容易。也是google强烈推荐的数据读取方式,对于TensorFlow而言,十分重要。Dataset是什么?Dataset的定义:它是一个含有相同类型元素且有序的可迭代对象。为了方便理解,也可以看作是相同类型元素的有序列表。实际使用时,单个元
- tensorflow中使用feed喂数据时踩的坑
kevien2007
Tensorflow
tensorflow中使用feed_dict喂数据时,传入的名字跟placeholder名字要不一样,不然会出错。feed_dict={X:x_test,Y:y_test,is_train:False,ESC_y:ESC_Y,ESC_onehot:ESC_oneHot,y_onehot:y_oneHot}
- tensorflow TypeError:int() argument must be a string,a bytes-like object or a number,not ‘list‘
夏雪之晶莹
pythontensorflow
一、错误地方展示错误如下图所示二、解决问题通过大量的尝试,最终定位到feed_dict={image_holder:img_batch,label_holder:lbl_batch,keep_prob:0.6}TypeError:int()argumentmustbeastring,abytes-likeobjectoranumber,not'list'意思是:int()参数必须是字符串、类似字节
- 1第一个代码
Rooooooooong
feed_dict:喂数据tf.placeholder:喂参数给损失函数importnumpyasnpimporttensorflowastfcoefficients=np.array([[1.],[-10.],[20.]])w=tf.Variable(0,dtype=tf.float32)x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[3,1])cost=x[0,0]*w*
- TensorFlow基础
朱小泡
输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数
- tensorflow初探八之加载数据-Tensorflow技术解析与实战学习
欠我的都给我吐出来
加载数据TensorFlow作为符号编程框架,需要先构建数据流图,再读取数据,随后进行模型训练。预加载数据(preloadeddata):在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据。这种方式的缺点在于,将数据直接嵌在数据流图中,当训练数据较大时,很消耗内存。填充数据(feeding):使用sess.run()中的feed_dict参数,将Python产生的数据填充给后端。Python产
- tensorflow获取训练过程中变量的值
刘大力_
训练时,想要获取过程中的值,网络上能查到以下几种方式:#第一种sess.run(train,feed_dict=feed_dict)print(loss.eval(feed_dict,sess))还有一种#第二种_,loss_value=sess.run((train,loss))print(loss_value)两种都可以使用。另外,第二种参数如下:run(fetches,feed_dict=N
- 对联
lucia320
perplexity代码feed_dict={X:X_batch,Y:Y_batch,X_len:X_len_batch,Y_len:Y_len_batch}_,ls_=sess.run([optimizer,loss],feed_dict=feed_dict)total_loss+=ls_*batch_sizetotal_count+=np.sum(Y_len_batch)print('Epoc
- Tensorflow "setting an array element with a sequence"
Nevrast
在tensorflow的feed_dict过程中报错:ValueError:settinganarrayelementwithasequence.目前遇上这个错误,都是源于feed_dict中value值的问题。Tensorflow在session.runfeed_dict时,会检查placeholder的类型;然后调用以下代码进行格式转换:subfeed_dtype=subfeed_t.dtyp
- tensorflow (graph session)
546aa0b8c2ea
这几天在入门TensorFlow,简单记录一下,并参考了文章TensorFlow学习(三)TensorFlow的处理分图进行,即数据流图,类似于一个一个处理模块组成一个大的模块,这里是一个一个图组成一个大的图Graph。Session包含了对图的执行环境,图要放到session中执行。变量必须要初始化之后才可以使用tf.Session.run(fetches,feed_dict=None,opti
- InternalError: Dst tensor is not initialized. 的一种解决方法
narutomst
tensorflow-gpuTensorflow-gpuCUDA9.0MNISTInternalErrorDsttensor
出现这种错误的一种情形如下图所示:InternalError出问题的语句就一句:acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})还有一种情形是ResourceExhaustError,如下图所示图没有保存还有一种情形是不报错,可以正常执行!如下图所示:不报错的情况是怎么出现的呢?我把jupyter-
- 深度学习-----从零开始实现识别手写字体任务(六)计算测试集的准确率和Tensorflow的执行阶段
正正没洗头
tensorflow深度学习神经网络
计算测试集的准确率defcompute_accuracy(v_xs,v_ys):globalprediction#y_pre将v_xs输入模型后得到的预测值(10000,10)y_pre=sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs,keep_prob:1})#argmax(axis)axis=1返回结果为:数组中每一行最大值所在“列”索引值#tf.equal返回布
- tensorflow1与tensorflow2的区别
一位不愿暴露自己的郑某人
简单的说就是tensorflow1要有定义图,数据提前要有占位placeholder,feed_dict喂入数据等等,而tensorflow2都不用有这些了,像平时的python程序一样写函数,写完调用,不用定义计算图了,具体如下:转载自:https://blog.csdn.net/qq_44776899/article/details/89948674
- tensorflow获取中间变量参数值
emergency_rose
tensorflow人工智能python
1、获取中间变量值1)网络相应位置加入tf.add_to_collection('name',var)2)var,...=sess.run([tf.get_collection('name'),...],feed_dict={...})2、获取参数值weight=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('encoder/conv1/weights:0')
- TensorFlow报错run() got multiple values for argument 'feed_dict'
Mr.Jcak
TensorFlow报错
这个报错是因为sess.run(a,b,c)里要运行的多个变量没有用中括号括起来举个错误的例子:下面报错是因为sess.run里的c和d没有用中括号importtensorflowastfa=tf.placeholder(tf.float32,[1])b=tf.placeholder(tf.float32,[1])c=tf.multiply(a,b)d=tf.add(a,b)withtf.Sess
- 【冰糖Python】TensorFlow 占位符 placeholder
冰糖炖冰糖
TensorFlowPythonpythontensorflow
TF的Feeding机制允许在计算图中进行运算时向张量注入数据,即通过feed_dict参数在session.run()、Tensor.eval()或Operation.run()中提供数据。占位符Placeholder是进行的Feed的目标,不包含数据。常用以下三个方法:tf.placeholder,tf.sparse_placeholder,tf.placeholder_with_defaul
- 报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.
燕芝沛然
AIgputensorflow
UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.运行sess.run()错误行标定这一行:sess.run(optimizer,feed_dict={x:batch_x,y:batch_y,keep_prob:dropout}显示错误信息:tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failed
- tensorflow读取mysql_TensorFlow读取数据的三种方法
weixin_39982236
placeholdfeed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据queue队列:从硬盘读取数据Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据placehold-feed_dict先用placehold占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据。当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据
- PlaceHolder
猴子喜
此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值input1=tf.placeholder(tf.float32)input2=tf.placeholder(tf.float32)#使用session.run运行的时候再赋值output=tf.mul(input1,input2)withtf.Session()assess:print(sess.run(output,feed_dict
- Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括
目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段(会话)二、TensorFlow实例(执行加法)1、构造静态图1-1、创建数据(张量)1-2、创建操作(节点)2、会话(执行)API:普通执行fetches(多参数执行)feed_dict(参数补充)总代码一、基础理论1、TensorFlowtensor:张量(数据)flow:流动Tensor-Flow
- Dataset API是个好东西
飞奔的卤蛋
TensorFlow高阶api中,主要提出了DatasetAPI和EstimatorAPI。最近主要接触了前者,速度比feed_dict快很多噢。看了官方一篇提升dataset性能的文档,收获颇丰。
- tensorflow.summary.merge_all() return None
oword
参考tensorflow实践,版本不一致导致一些奇葩错误错误信息为TypeError:FetchargumentNonehasinvalidtype出错的地方为:_,step,summary=sess.run([output,increament_step,merge_summary],feed_dict=feed_dicta)merge_summary为None->报错其中merge_summa
- Tensorflow 解惑[二]:feed_dict不一定与placeholder捆绑
phusFuNs
Tensorflow的设计理念称之为计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,类似于docker中的镜像。然后,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行。这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道,很多
- tf第六讲:global_step理解与指数衰减学习率
weixin_43178406
文章目录1.什么是global_step2.获取当前步骤实例3.利用global_step实现指数衰减学习率1.什么是global_step 当我们构建深度学习模型时,经常使用如下代码:foriinepochs:forbatch_traininnext_batch(x_data,y_data):sess.run(train_op,feed_dict=feed_dict
- TensorFlow的tfrecord形式输入 及 mat文件转化为tfrecord文件
weixin_43565762
在TensorFlow中还有个很关键的问题是如何将数据输入。官方所给的mnist和cifar10的文件压缩成二进制,其实和我们平常所需的要求不一致,所以我这里使用的是TensorFlow的tfrecord形式输入。在我平时的实验中,使用自己的图片数据集输入的方式是队列输入方式,如果数据量不大的话也会使用feed_dict方式。所以这里的又一个问题是如何将mat文件转化为tfrecord文件。下面贴
- 记一次失败的tensorflow之旅(将feed_dict改为queue异步)
beixiahuaideren
起因:众所周知,tensorflow有个慢的原因就是:Feed_dictdoesasingle-threadedmemcpyofcontentsfromPythonruntimeintoTensorFlowruntime.IfdataisneededonGPU,thenyou'llhaveanadditionalCPU->GPUtransfer.I'musedtoseeingupto10ximpr
- Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a method into a Tensor.
zhongxinleishi
bug
代码:input1=tf.placeholder(tf.types.float32)input2=tf.placeholder(tf.types.float32)output=tf.mul(input1,input2)withtf.Session()assess:print(sess.run([output],feed_dict={input:[7.],input2:[2.]}))报错1:Attr
- ValueError: Cannot feed value of shape (100, 100) for Tensor u'Reshape_1:0', which has shape '(10000
隐夜拙
BUG
错误内容:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/dn236/PycharmProjects/drum_transcription_2/data_test_whole_file.py",line331,inprintsess.run(result,feed_dict={x:xtr,y:ytr})File"/home/dn236/tensorflow/lib
- 深度学习提取特征向量
图图爱吃鱼
特征向量提取
深度学习的特征向量可以用于图片检索,比较其特征向量相似的图片即是同类图片,提取神经网络中最后一层全连接层的特征向量的话只需要将分类层删掉即可,最后的输出即是该图片的特征向量。前提是有一个已经在自己的数据集上训练好的参数。在测试开始之前加入:y=network.outputs在epoch时加入:img_code=sess.run(y,feed_dict={x:X_test_a,y_:y_test_a
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu