- tf.layers.dense 报错
陈半仙儿
dense_output=tf.layers.dense(f_dense_input,embedding_dim)报错:KerasAttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'_inbound_nodes'这里用的是tf1.13。这个报错是由于keras和tf混用导致的。通过读源码,发现tf.layers.dense底层调用了keras。可能是在安装t
- Tensorflow.js 2.0代码尝试
小小酥XX
代码TensorTest//配合使用async/await(async()=>{//建立并编译模型model=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[1]}));model.compile({optimizer:'sgd',loss:'meanSquaredError'});//生成一些用于训练的数据.xs=tf
- PPO 莫烦 ReLU激活函数的缺点
qq_41979241
深度强化学习深度学习神经网络tensorflow
记录一个莫烦PPO代码中的小问题莫烦在PPO中创建神经网络的代码ReLU激活函数的缺点可能出现的问题可能出现的解决方法莫烦在PPO中创建神经网络的代码//morvanzhoudef_build_anet(self,name,trainable):withtf.variable_scope(name):l1=tf.layers.dense(self.tfs,100,tf.nn.relu,traina
- 【Tensorflow 大马哈鱼】tf.layers.Dense是类, tf.layers.dense是函数
飞翔的大马哈鱼
tensorflow语法
tf.layers.Dense是一个类,tf.layers.dense是一个函数。Dense类是1.4版本才加入的。Dense层就是密集连接(Densely-connected)层。该层实现了操作:outputs=activation(inputs*kernel+bias),其中activation是作为activation参数传递的激活函数(如果不是None),是由层创建的权重矩阵,kernel
- tf.layers.dense
听风1996
参考:https://cuiqingcai.com/5715.htmltf.layers模块提供的方法有:Input(…):用于实例化一个输入Tensor,作为神经网络的输入。average_pooling1d(…):一维平均池化层average_pooling2d(…):二维平均池化层average_pooling3d(…):三维平均池化层batch_normalization(…):批量标准化
- tf.layers.dense
嘻嘻口_口
dense全连接层,相当于添加一个层tf.layers.dense(inputs,#输入此网络的数据units,#输出维度大小,改变inputs的最后一维activation=None,#激活函数use_bias=True,#是否使用偏置项kernel_initializer=None,#权重初始化ifTrueinitializerusedby`tf.get_variable`.bias_init
- Tensorflow layers.Dense接口的使用
LN烟雨缥缈
tensorflow神经网络深度学习
tf.layers.Dense是一个十分钟要的神经网络接口,在此详细介绍一下该接口的使用,以便刚入门的小伙伴参考,也为自己以后学习作为记录。tf.layers.Dense:可以理解一个全连接层相当于添加一个全连接网络层。tensorflow2的API接口地址:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?hl=
- tf.layers使用之tf.layers.dense(...)
weixin_44928263
TensorFlow框架学习
(1)tf.layers.dense(…)全连接层(2)tf.layers.cinv2d(…):二维卷积层(3)tr.layers.conv2d_transpose(…):二维反卷机层(4)tf.layers.dropout(…):Dropout层(5)tf.layers.flatten(…):Flatten层,即把Tensor展平(6)tf.layers.max_pooling2d(…):二维最
- tf.layers.dense()函数的用法
工藤旧一
#pdnptf等语法
作用:这个函数主要用于增加一层全连接层参数:tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,##卷积核的初始化器bias_initializer=tf.zeros_initializer(),##偏置项的初始化器,默认初始化为0kernel_regularizer=None,##卷
- tf.layers.dense的使用方法
Bubbliiiing
神经网络学习小记录tf.layers.densetensorflow人工智能机器学习神经网络
tf.layers.dense的使用方法参数数量及其作用示例参数数量及其作用tf.layers.dense用于添加一个全连接层。函数如下:tf.layers.dense(inputs,#层的输入units,#该层的输出维度activation=None,#激活函数use_bias=True,kernel_initializer=None,#卷积核的初始化器bias_initializer=tf.z
- Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法
·城府、
深度学习神经网络
1.tf.layers.dense的用法dense:相当于一个全连接层函数解释如下:tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regula
- 【笔记】keras & tensorflow 中的Dense参数
程序猿的探索之路
小菜鸡加油pythonpytorch人工智能
keras:tensorflow:dense1=tf.layers.dense(inputs=pool3,units=1024,activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))附文keras:Dense的参数:keras.layers.Dense(units,activation=No
- 【tensorflow】全连接层函数tf.layers.dense()原理
电子小白—豪狗八剑!
tensorflow深度学习python
TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理-jianshuhttps://www.jianshu.com/p/3855908b4c29最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层,在网上看了很多有关全连接层实现的代码,发现相当一部分人都还是倾向于自己构造权重矩阵W和偏移矩阵b,利用矩阵乘法实现全连接层。而TensorFlow中封装了全连接层函数tf.lay
- 如何取出 tf.layers.dense 定义的全连接层的weight和bias参数值
青松愉快
推荐算法
[原创]如何取出tf.layers.dense定义的全连接层的weight和bias参数值TensorFlow版本:1.14.0Python版本:3.6.8在TensorFlow中,tf.layers.dense定义了一个全连接层,其实现的是(来自官方文档):Thislayerimplementstheoperation:outputs=activation(inputs*kernel+bias)
- Tensorflow学习之tf.layers.dense()
捌椒
深度学习tensorflow深度学习
1.tf.layers.dense()首先,TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense(),方便了开发者自己手动构造权重矩阵WWW和偏移矩阵bbb,利用矩阵乘法实现全连接层。1.1原理tf.layers.dense(input,units=k)会在内部自动生成一个权矩阵:kernel和偏移项:bias,例如:对于尺寸为[m,n]的二维张量input,tf.layers.
- NLP分类常用模型(三):bert 提取特征 + 全连接tf.layers.dense()
这个冬天有点冷
人工智能tensorflow自然语言处理深度学习tensorflow机器学习数据挖掘
bert提取句向量特征:frombert_serving.clientimportBertClient#message这个表示一个batch_size(cporch)数据def_get_message_text(self,message):all_tokens=[]#msg是某一句话formsginmessage:msg_tokens=[]fortinmsg.get("tokens"):text=
- tf.layers.dense()层的定义
DBL_fish
python
dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regularizer=None,activity_regularizer=None,trainable=True,
- python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法
目录参数数量及其作用部分参数解释:示例参数数量及其作用tf.layers.dense用于添加一个全连接层。函数如下:tf.layers.dense(inputs,#层的输入units,#该层的输出维度activation=None,#激活函数use_bias=True,kernel_initializer=None,#卷积核的初始化器bias_initializer=tf.zeros_initia
- 2019-02-13:tf.layers.dense
AI_Finance
dense函数相当于matmul,这个已经经过试验验证importtensorflowastfimportnumpyasnpa=np.array([[1,2],[2,3]])factor=np.array([[1,1],[1,1]])factor_tensor=tf.convert_to_tensor(value=factor,dtype=tf.float32,name="factor_tenso
- Tensorflow中查看权重
龙本
Tensorflow学习
刚开始学习tensorflow,还不太会用,开个博记录,今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层,如何查看权重?知道kernel表示了权重,但是如何提示成变量?我分成两步:1、查看tensor:tf.trainable_variables()命令行里中运行即可,如下图:可以看到tensor的name,或用更简洁的方式:variable_name=[v.nameforvint
- 如何在tf.layers.dense中使用leaky_relu
InceptionZ
tensorflow学习
因为leaky_relu不支持字符形式,即#thisiswrongtf.layers.Dense(units,activation='leaky_relu')正确写法#rightoperationimporttensorflowastffromfunctoolsimportpartialoutput=tf.layers.dense(input,n_units,activation=partial(
- tf.layers.dense用法
千千Sama
tensorflow
先看例3吧文章目录例1例2例3常用参数官方文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/dense例1importtensorflowastfinput=tf.ones([5,1])#[5,1]的矩阵,5组数据,每组数据为1个。tf.layers.dense会根据这个shape,自动调整输入层单元数。output=tf.layers
- tensorflow全链接层
fkyyly
tensorflow
1denselogits=tf.layers.dense(sent_feature,clf_params["class_num"],name="softmax")2matmul和biashidden_size=output_layer.shape[-1].valueoutput_weights=tf.get_variable("output_weights",[num_labels,hidden_
- tf.keras.layers 和 tf.layers 的一个区别
kangshuangzhu
数据挖掘
创建全连接层的时候tf1.15提供了2个函数:tf.keras.layers.Dense和tf.layers.Dense这2个函数的用法看上去一模一样tf.keras.layers.Dense( units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',ke
- CNN 总结
Small_Black_J
个人总结CNN
word2vector的原理,结构,训练过程https://www.jianshu.com/p/d8bfaae28fa9TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理https://www.jianshu.com/p/3855908b4c29
- TensorFlow学习日记7
1000sprites
深度学习
1.tf.layers.average_pooling3d解析:average_pooling3d(inputs,pool_size,strides,padding='valid',data_format='channels_last',name=None):Averagepoolinglayerfor3Dinputs(e.g.volumes).(1)tf.layers.dense:Functio
- 如何取出 tf.layers.dense 定义的全连接层的weight和bias参数值
取名为猫的狗
Tensorflow
原文链接:https://www.codelast.com/%e5%8e%9f%e5%88%9b-%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%8f%96%e5%87%ba-tf-layers-dense-%e5%ae%9a%e4%b9%89%e7%9a%84%e5%85%a8%e8%bf%9e%e6%8e%a5%e5%b1%82%e7%9a%84weight%e5%92%8cbias%e5%8f%
- tf.layers.dense()用法简介
pycharD
NLP学习自然语言处理
tf.layers.densedense:全连接层,相当于添加一个层函数如下:tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, #卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zeros_initializer(), #偏置项的初始化器
- 深度学习之卷积:如果卷积核被初始化为0
子为空
深度学习卷积反向传播
前言 这几天面试遇到了这样一个问题,如果卷积层的权重被赋值为0,会发生什么? 解决这个问题我们首先定义一下在神经网络中的基本权重和偏置的初始化情况,在TensorFlow中,权重一般由用户初始化,可选择很多初始化方式,如glorot_normal_initializer()等,但是偏置在默认的情况下一般初始化为0,具体可以参考tf.layers.conv2d和tf.layers.dense两个
- tf.layers.dense()的用法
飞翔的绵羊
tensorflowtensorflowdense全连接层
dense:全连接层相当于添加一个层函数如下:tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,##卷积核的初始化器bias_initializer=tf.zeros_initializer(),##偏置项的初始化器,默认初始化为0kernel_regularizer=None,##
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟