- PPO学习
银晗
学习人工智能深度学习
openai用tf实现的真的看不懂,大佬的世界…PPO的详细细节1.奖励模型和策略的价值头将query和response的连接作为输入奖励模型和策略的价值头不仅仅查看响应。相反,它将query和response连接在一起,作为query_responsedefget_rewards_op(self,queries,responses):tokens=tf.concat([queries,respo
- tensorflow2 不同维度张量的合并
Kw!G
笔记tensorflow深度学习机器学习
a=tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])b=tf.Variable([[1],[2],[3]])c=tf.concat([a,b],1)print(c)最终输出注意:把第二句换为b=np.array([[1],[2],[3]])会报错
- tf.concat()到底怎么接的,看不懂你弄死我
木木爱吃糖醋鱼
上一篇里详细解释了tf.slice()到底是怎么切的,包括shape和怎么思考这种基于数组的表现方式比较容易理解。这一篇我打算说tf.concat(),然后下一篇讲tf.stack()。这两个容易混淆。而且相比之下,tf.concat()应该对于有计算机背景的人更好理解一点。所以咱们本着由浅入深的原则逐个攻克。tf.concat()是相对比较好理解的函数,它和python里的numpy.conca
- 【深度学习_TensorFlow】合并与分割
畅游星辰大海
#TensorFlow深度学习深度学习tensorflowneo4j
写在前面本文主要介绍了如下四个函数的参数意义及其函数用法,如有不恰当的地方,还请不吝指正!!!tf.concat()tf.stack()tf.unstack()tf.split()写在中间一、tf.concat()函数(1)简单介绍tf.concat()函数是TensorFlow中用于连接张量的函数。它可以将多个张量沿指定的轴连接在一起,形成一个新的张量。tf.concat(values,axis
- 2019-05-06
韩瑞东
双向LSTM1、state拼接state_fw.shape:(32,128)state_bw.shape:(32,128)state_h_concat=tf.concat(values=[state_fw_h,state_bw_h],axis=1)state_h_concat.shape:(32,256)最后输出outputs=(output_fw,output_bw)output_states=
- TensorFlow的tf.concat实例详细介绍
s苏薳
tf.concat函数:函数功能比较简单,主要用于连接两个数组参数:values:需要连接的数组,注意数组的维度应该一致axis:从哪个维度来连接数组例子:1.一维数组importtensorflowastfif__name__=="__main__":a=[1,2,3]b=[4,5,6]c=tf.concat([a,b],0)sess=tf.InteractiveSession()print(s
- Tensorflow——tf.concat的用法
SpareNoEfforts
定义tf.concat是连接两个矩阵的操作tf.concat(concat_dim,values,name='concat')除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数:concat_dim必须是一个数,表明在哪一维上连接。如果concat_dim是0,那么在某一个shape的第一个维度上连,对应到实际,就是叠放到列上t1=[[1,2,3],[4,5,6]]t2=[[7,8
- tf.concat
嘻嘻口_口
tf.concat=(tensor,axis=0)tensor需要拼接的张量axis维度,当axis=0时,在第0个维度拼接(按行拼接,即列拼接),当axis=1时,在第1个维度拼接(按列拼接,即行拼接)t1=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32)t2=tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]],dtype=tf.flo
- Tensorflow2.x版本常用函数
\ (•◡•) /Carry_You
Deeplearning
TensorFlow2.x中的常用函数合并与分割tf.concat()在特定的维度上进行合并tf.concat(tensor,axis)其中tensors保存了所有需要合并的张量List,axis指定需要合并的维度。a=tf.random.normal([4,35,8])b=tf.random.normal([6,35,4])tf.concat([a,b],axis=0)Output:=0时,在a
- Tensorflow2.0 求梯度返回None(WARNING:tensorflow:Gradients do not exist for variables)
cofisher
报错Tensorflow2.0
问题说明利用梯度带计算梯度时发现有些层的梯度返回None。解决方法将正向传播中所有的操作都用tensorflow中的API执行,不能使用numpy等其他库中的API,比如np.concatenate需要被换成tf.concat。
- 《动手学深度学习》tensorflow2.0版 第三章笔记
「已注销」
神经网络与深度学习tensorflow深度学习机器学习python神经网络
《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记线性回归训练图像分类数据集(Fashion-MNIST)训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)。Tensorflow2函数接口说明GradientTapereduce_sum()tf.cast()tf.concat()tf.Variable()广播机制tf.gather(params,ind
- ValueError: Shapes (2, 1, 10, 100) and () are incompatible
半日闲12138
Tensorflowtensorflow
将文件38行grad=tf.concat(0,grads)改为grad=tf.concat(grads,0)即可
- tensorflow笔记(二十七)——重要tensor操作函数
starxhong
tensorflowtensorflowpythontransposestackconcat
1.合并多个tensor的合并主要包括2个函数:tf.concat和tf.stack,他们的输出参数都是listoftensor。区别是:tf.concat是沿某一维度拼接shape相同的张量,拼接生成的新张量维度不会增加。tf.stack是在新的维度上拼接,拼接后维度加1。importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])b=tf.const
- tensorflow适用于python版本_浅谈Tensorflow由于版本问题出现的几种错误及解决方法...
weixin_39583029
1、AttributeError:'module'objecthasnoattribute'rnn_cell'S:将tf.nn.rnn_cell替换为tf.contrib.rnn2、TypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype'_Message'instead.S:由于tf.concat的问题,将tf.concat(1,[conv1,
- tensorflow学习
平凡&养生
tensorflowtensorflow
1.tf.concat(values,axis,name=’concat’)tf.concat(values,axis,name=’concat’):按照指定的已经存在的轴进行拼接pythont1=[[1,2,3],[4,5,6]]t2=[[7,8,9],[10,11,12]]tf.concat([t1,t2],0)==>[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]tf
- 使用tensorflow实现seq2seq
在路上的工程师
自然语言处理tensorflow深度学习自然语言处理seq2seq注意力机制
使用tensorflow实现seq2seq上篇文章记录了seq2seq和attention机制的基本原理,这篇文章趁热打铁看看如何自己写代码实现。tf2的一些API操作推荐一个学习tensorflow的教程:https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_daysimporttensorflowastf连接操作(tf.concat)t1=[[1
- tensorflow转pytorch笔记;tf.gather_nd(x,y)转pytorch
strawberry47
pytorchtensorflow深度学习
记录了将tensorflow转pytorch时,一些常用的函数转换:不能直接转换tf.transpose(input,[1,0,2])->input.permute([1,0,2])不能直接换成torch.transpose,因为操作不了多维tf.expand_dims(input),axis=1)->input.unsqueeze(1)tf.concat([content1,content2],
- tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: ConcatOp : Ranks of all input tensors
烛·影
numpypythontensorflow
今天在编写自己的tensorflow-AutoEnocder网络是出现错误:百度一下有大佬说是维度合并不当。我仔细查看了一下代码发现自己在tf.concat时sample的维度不对:x_hat=tf.sigmoid(logits)x_hat=tf.reshape(x_hat,[-1,28,28])x_concat=tf.concat([sample,x_hat],axis=0)x_concat=x
- TensorFlow2基本操作之合并分割与统计
目录合并与分割tf.concattf.stacktf.unstacktf.split数据统计tf.normreduce_min/max/meanargmax/argmintf.equaltf.unique合并与分割tf.concattf.concat可以帮助我们实现拼接操作.格式:tf.concat(values,axis,name='concat')参数:values:一个tensor或tens
- tf.concat
Nise9s
tf.concat的官方解释tf.concat(values,axis,name='concat')其中:values应该是一个tensor的list或者tuple。axis则是我们想要连接的维度。tf.concat返回的是连接后的tensor。比如,如果list中的tensor的shape都是(2,2,2),如果此时的axis为2,即连接第三个维度,那么连接后的shape是(2,2,4),具体表
- Tensorflow进阶
不知哥哥是女郎
深度学习tensorflow
一、合并与分割1、合并合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量。可以使用拼接和堆叠操作实现。拼接操作不会产生新的维度,仅在原始维度上合并,而堆叠会产生新的维度。拼接:tf.concat(tensors,axis)a=tf.random.normal([4,35,8])b=tf.random.normal([6,35,8])tf.concat([a,b],axis=0)拼接后的张量shape为[
- TensorFlow入门:合并分割,数据统计,填充复制,张量限幅,网格
AI路漫漫
深度学习python深度学习tensorflow
合并和分割a=tf.ones([4,35,8])b=tf.ones([2,35,8])#拼接,axis=0,就是针对第一个元素c=tf.concat([a,b],axis=0)#需要两个维度相同TensorShape([6,35,8])a=tf.ones([4,32,8]);b=tf.ones([4,3,8])tf.concat([a,b],axis=1).shapeTensorShape([4,
- tensorflow进阶总结
Saturday66
Tensorflow2学习笔记pythontensorflow
tensorflow进阶总结数据的合并与分割数据统计张量的比较填充数据限幅高级操作tip:数据的合并与分割tf.concat([a,b],axis=n)#拼接:不会会产生新的维度'''e.g.:a.shape=[4,32,8]b.shape=[6,32,8]axis=0=>concat.shape=[10,32,8]'''#约束:非拼接维度之间必须保持一致,否则拼接不合法。tf.stack([a,
- TensorFlow版本带来的concat错误
Cloudox_
错误提示:TypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype'_Message'instead.错误说明:根据提示知道代码中一行concat相关的代码。是由于TensorFlow版本带来的错误。在TensorFlow1.0以前的版本(0.x)的API中,concat的参数是数字在前,tensors在后的:tf.concat(3,net,na
- tensorflow 一些小笔记
ep_mashiro
pythontensorflow
最近因为工作原因,需要用到tensorflow,对于我这个没搞过深度学习的菜鸟来说,tensorflow实在是。。。。挺好用的。开个贴记录一些使用方法。我的记性不好,只能烂笔头了。tf.stacktf.concat>>>importtensorflowastf>>>a=[1,2,3]>>>b=[4,5,6]>>>c=tf.concat([a,b],0)>>>sess=tf.InteractiveS
- tf.concat中axis的含义与使用
韦人人韦
Pythontensorflow
tensorflow中tf.concat的axis的使用我一直理解的比较模糊,这次做个笔记理下自己的思路。importtensorflowastftf.enable_eager_execution()importnumpyasnp先生成两个矩阵m1,和m2,大小为两行三列m1=np.random.rand(2,3)#m1.shape(2,3)m1>>array([[0.44529968,0.424
- tensorflow错误记录:tf.concat
Candy_GL
TensorFlow
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/zcf1784266476/article/details/71248799错误提示:pythonTypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype'_Message'instead.错误原因:tensorflow版本的问题:tensorflow
- [577]tensorflow因版本不同报错及解决
周小董
异常
问题1:TypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype‘_Message’instead.tensorflow函数tf.cocat([fw,bw],2)出错:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype‘_Message’inst查看原因是11版本的函数形式为:tf.concat(2,[fw,
- TensorFlow-数据变换-tf.concat(values, axis, name="concat")
长野飘荡
TensorFlow
tf.unstack在动态单层双向循环神经网络的搭建中出现过,这里记录下方便自己记忆功能:将输入value按照指定axis(维度)拼接(从0开始),输出新的张量举个例子,假设value1.shape为(2,3,4),value2.shape也为(2,3,4)如果axis=0,那么拼接后张量的shape为(4,3,4)如果axis=1,那么拼接后张量的shape为(2,6,4)如果axis=2,那么
- tf.concat与tf.stack的区别
风吹草地现牛羊的马
tensorflow
importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])b=tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]])c1=tf.concat([a,b],axis=0)s1=tf.stack([a,b],axis=0)c2=tf.concat([a,b],axis=1)s2=tf.stack([a,b],axis=1)sess=tf.Ses
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_