Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...没有返回那个值。 因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。...在函数末尾退出意味着 Python 会隐式地返回 None，就像下面这样： >>> def f(x): ......Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
return 语句，但是在函数调用后，都能取到一个返回值。...它们的执行效果跟直接写 return 语句相比，是完全相同的： 这 4 个例子属于两种类型：一种没有写 return，但是都有隐藏的 return 返回值；一种写了 return，而且实际也有返回值。...不管有没有写 return，它们都会执行 return 的逻辑，而且默认的返回值就是 None。 那么，问题来了：Python 的函数为什么能默认返回 None 呢？它是如何实现的呢？...答案就在解释器中，当 CPython 解释器执行到函数的最后一个代码块时，若发现没有返回值，它就会主动地加上一个 Py_None 值返回（出自：compile.c）： 也就是说，如果定义的函数没有返回值...那么，这就会引出新的问题：Python 为什么要求函数都要有返回值呢？为什么它不像某些语言那样，提供一个 void 关键字，支持定义无返回值的空函数呢？
()的第二部分，它返回一个应用渐变的操作。..., name=None) 对变量应用梯度，这是最小化()的第二部分，它返回一个应用渐变的操作。...调用此函数后，对should_stop()的调用将返回False。...7、request_stoprequest_stop(ex=None)请求线程停止。调用此函数后，对should_stop()的调用将返回True。...在分布式设置中使用此功能意味着每个名称只能被访问此操作的会话之一看到。name: 操作的名称(可选)。cancel_op: 取消队列的op(可选)。返回值：带有输出字符串的队列。
mnist_1.0_softmax.py import tensorflow as tfX = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1]) W = tf.Variable...None：此维度将是迷你批次中的图像数量。这将在训练时知道。 mnist_1.0_softmax.py 第一行是我们的1层神经网络的模型。公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，您首先使用TensorFlow函数在内存中创建计算图，然后开始Session执行并使用实际的计算Session.run。在这一点上，计算图不能再改变了。...然而，一旦执行Session.run命令，它返回的值就是Numpy张量，即Numpy numpy.ndarray可以使用的对象以及基于它的所有科学comptation库。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9.
()的第二部分，它返回一个应用渐变的操作。...参数:grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。name: 返回操作的可选名称。..., name=None) 对变量应用梯度，这是最小化()的第二部分，它返回一个应用渐变的操作。...参数:grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step:可选变量，在变量更新后递增1。name:返回操作的可选名称。...此方法简单地组合调用compute_gradients()和apply_gradients()。
mnist_1.0_softmax.py import tensorflow as tfX = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1]) W = tf.Variable...None：此维度将是迷你批次中的图像数量。这将在训练时知道。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，您首先使用TensorFlow函数在内存中创建计算图，然后开始Session执行并使用实际的计算Session.run。在这一点上，计算图不能再改变了。...然而，一旦执行Session.run命令，它返回的值就是Numpy张量，即Numpy numpy.ndarray可以使用的对象以及基于它的所有科学comptation库。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9.
()现在您可以运行 TensorFlow 操作了，结果将立即返回：tf.executing_eagerly() # => Truex = [[2.]]m = tf.matmul(x, x)print("...启用 Eager Execution 会改变 TensorFlow 操作的行为方式 - 现在它们会立即评估并将值返回给 Python。...TensorFlow 数学运算将 Python 对象和 NumPy 数组转换为 tf.Tensor 对象。tf.Tensor.numpy 方法返回对象的值作为 NumPy ndarray。...由于在每次调用期间都可能发生不同的操作，因此所有前向传播操作都会记录到“磁带”中。要计算梯度，请反向播放磁带，然后放弃。...在未启用 Eager Execution 的新 Python 会话中运行相同的代码便可实现此目的。
Google 的 TensorFlow 是 AI 学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架，但由于 TensorFlow 最早是基于 Google 的需求开发的，在实际使用上也会存在如 文档乱、调试难...梯度与自定义梯度 大多数 TensorFlow 用户对自动微分感兴趣。因为每次调用期间可能会产生不同的运算，因此我们将所有的正向运算录到一个 “磁带” 上，并在计算梯度时进行反向运算。...计算了梯度之后，这个 “磁带” 就没用了。...在这里，gradients_function 先调用了一个预先定义的 Python 函数 square() 作为参数，并返回一个 Python 可调用函数 grad 来计算相对于输入的 square()...然而由于数值的不稳定性，当 x=100 时则会返回 `nan` 。使用上述函数的自定义梯度可用于分析简化梯度表达式。
AI科技评论按：Google的TensorFlow是AI学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架，但由于TensorFlow最早是基于Google的需求开发的，在实际使用上也会存在如文档乱、调试难等诸多缺点...梯度与自定义梯度 大多数 TensorFlow 用户对自动微分感兴趣。因为每次调用期间可能会产生不同的运算，因此我们将所有的正向运算录到一个“磁带”上，并在计算梯度时进行反向运算。...计算了梯度之后，这个“磁带”就没用了。...在这里，gradients_function 先调用了一个预先定义的 Python 函数 square() 作为参数，并返回一个 Python 可调用函数 grad 来计算相对于输入的 square()...然而由于数值的不稳定性，当 x=100 时则会返回 `nan` 。使用上述函数的自定义梯度可用于分析简化梯度表达式。
使用 Eager Execution 当你启动 Eager Execution 时，运算会即刻执行，无需 Session.run() 就可以把它们的值返回到 Python。...因为每次调用都有可能出现不同的运算，可以理解为我们把所有的正向运算录到「磁带」上，然后在计算梯度时进行「倒放」。梯度计算完成后，「磁带」就没用了。...)) # [6.] gradients_function 的调用使用一个 Python 函数 square() 作为参数，然后返回 Python callable，用于计算输入的 square...为什么要使用 tfe.Network？一个网络包含了多个层，是 tf.layer.Layer 本身，允许将 Network 的对象嵌入到其它 Network 的对象中。...)) b = tf.random_uniform((10,)) for i in range(100): a = a*a if a[0]>b[0]: break print(i) 请注意，此操作并不需要处理图
此开源代码：这是在 Python 3，Keras 和 TensorFlow 上实现 Mask R-CNN 。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。...为什么需要安装 pycocotools，经过看源码发现，训练 coco 数据集时用到了pycocotools 这个模块，如果不安装会报错无法正常运行。 1.3 安装 1....1 BBOX_STD_DEV [0.1 0.1 0.2 0.2] COMPUTE_BACKBONE_SHAPE None...类名 模型对对象进行分类并返回类 ID，类 ID 是标识每个类的整数值。有些数据集将整数值赋给它们的类，而有些则没有。...这可能与 Caffe 和 TensorFlow 如何计算梯度（总和与批次和 GPU 之间的平均值之间的差异）有关。或者，也许官方模型使用渐变剪辑来避免这个问题。我们使用渐变剪辑，但不要过于激进。
注意：不兼容IE8及以下，IE11和360的IE兼容模式测试通过====IE8不支持opacity 此效果采用的opacity做的透明渐变 demo效果 废话不多说，直接上代码： 1、HTML <header...moz-placeholder { color:#fff; } #shop-input:-ms-input-placeholder { color:#fff; } #shop-input { border:none...; outline:none; background:transparent; } .search-box { height:30px; border-radius:20px; top:10px...0.9 : ($body.scrollTop() / 150)) 此三目表达式是判断当前滚动条位置所在位置，如果位置值除以150大于0.9，就返回0.9，反之就返回那个小于等于0.9的值，将返回的值设置为背景的透明度就完成了...4、滚动条位置导致的渐变，将150设置更大，渐变的距离会更长。 再次声明：不兼容IE8及以下
Swift 编译器会自动将此源代码转换为一个 TensorFlow 图，然后在 CPU，GPU 和 TPU 上以 TensorFlow Sessions 的全部性能执行此编译后的代码。...这个页面有执行此操作，以及安装 TensorFlow 的夜间版本（其中包含所有最新更新）的说明。...请注意，这等效于np.mean，除了它从输入张量推断返回数据类型，而np.mean允许您指定输出类型（默认为float64）： tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None...请注意，此示例显示了如何通过调用 TensorFlow 函数来初始化急切变量。...同样，在其上下文中，随着计算的进行，对这些计算进行记录（录音），以便可以使用tf.gradient()重放磁带，并实现适当的自动微分。
然后，它启动一个会话并运行图来求出y：TensorFlow 自动检测到y取决于x，它取决于w，所以它首先求出w，然后x，然后y，并返回y的值。最后，代码运行图来求出z。...您可以使用 TensorFlow，NumPy，Scikit-Learn 的StandardScaler或您喜欢的任何其他解决方案。 以下代码假定此规范化已经完成。...为了理解为什么，考虑函数f(x) = exp(exp(exp(x)))。...在这种情况下，TensorFlow 不会尝试求出这些操作；它使用您提供的值。 要实现小批量渐变下降，我们只需稍微调整现有的代码。...要解决此问题，以下代码在第一次调用时在relu()函数中创建阈值变量，然后在后续调用中重新使用。
从磁带等基于块的I / O设备读取数据时，$ZB包含I / O缓冲区中剩余的字节数。写入磁带时，$ZB还包含I / O缓冲区中的字节数。 不能使用SET命令修改此特殊变量。...$ZB和$KEY特殊变量记录此命令行终止符。因此，当使用$ZB或$KEY返回读取操作的终止状态时，必须将变量设置为同一命令行的一部分。...要显示此读取操作值，请发出以下命令行语句之一： WRITE $ASCII(rzb) ; 空字符串(超时)返回-1， ; 返回终止符字符的ASCII十进制值 ZZDUMP rkey ;...为空字符串返回空行(超时) ; 返回终止符的十六进制值 $ZB，带磁带I/O $ZB包含有关驱动程序缓冲区的状态信息。...还返回za = $ZA和zb = $ZB在出现磁带错误时，mterr = 1和$$MTIN（mtdev）=“”期望调用者设置$ZT来捕获其他错误。
TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。...name = "join",separator = " ") with tf.compat.v1.Session(graph = g) as sess: # fetches的结果非常像一个函数的返回值...Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。...（1）利用梯度磁带求导数 python import tensorflow as tf import numpy as np # f(x) = a*x**2 + b*x + c的导数 x = tf.Variable...tape.watch(x) y = a*tf.pow(x,2)+b*x+c dy_dx = tape.gradient(y,x) return((dy_dx,y)) （2）利用梯度磁带和优化器求最小值
在一些基本理论之后，我们将使用TensorFlow 2.x实现PPO。 为什么PPO ? 因为PPO可以方便地克服以下两个问题。...此压缩目标将限制大型策略更新，如下所示。 ? 因此，最后的目标包括3个部分， 第一个是Lclip， 第二个是我们的批评者网的MSE，即预测的状态值和目标的平方损失。 第三部分是熵来鼓励探索。 ?...self.d1 = tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu') self.v = tf.keras.layers.Dense(1, activation = None...反向返回列表，就像我们反向计算一样。 优势被计算为(返回值)。这里我们使用值[:-1]。毕竟，我们的值列表比所有其他列表大一个，因为为了计算目的，我们将状态的值加到了最后一个状态的旁边。...这个函数使用渐变点击来执行渐变更新。
此过程称为评估。 更具体地说，评估是针对给定数据集在当前阶段计算网络的损失和其他指标的过程。 请记住，此方法执行的计算是分批执行的。 该函数返回与损失函数相对应的标量。...从开发人员的角度来看，模型可以抽象为一个黑匣子，该黑匣子接受一组输入并返回一些输出。 这样，保存模型只不过是导出表示该黑匣子的工件。 然后，还原或加载模型成为使用此黑匣子执行一些实际工作的过程。...TensorFlow 将在tf.GradientTape上下文中执行的所有操作记录到磁带上，然后将其与梯度一起与那些操作关联，以使用反向模式微分计算记录的操作的梯度。...为此，所有前向通过操作都记录在磁带上，并且为了计算这些操作的梯度，将磁带向后播放然后丢弃。 这里要注意的重要一点是，特定的tf.GradientTape模型只能计算一个梯度。...为什么需要模型子类化？ 通常，对于更简单的模型，应使用tf.keras顺序。 大部分模型可以使用顺序 API 编写。
此开源代码：这是在Python 3，Keras和TensorFlow上实现Mask R-CNN。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。...如果您使用Docker，则已验证代码可以在 此Docker容器上运行。...为什么需要安装pycocotools，经过看源码发现，训练coco数据集时用到了pycocotools这个模块，如果不安装会报错无法正常运行。...1 BBOX_STD_DEV [0.1 0.1 0.2 0.2] COMPUTE_BACKBONE_SHAPE None...这可能与Caffe和TensorFlow如何计算梯度（总和与批次和GPU之间的平均值之间的差异）有关。或者，也许官方模型使用渐变剪辑来避免这个问题。我们使用渐变剪辑，但不要过于激进。
2、addadd( arg, tag=None, name=None, aggregate=None, index_override=None)返回输入张量的一个包绕张量作为参数...此函数不能用于读取中间结果。参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...返回值：包含张量信息的字典列表。7、invokeinvoke()调用解释器。在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。...此函数不能用于读取中间结果。...自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)返回值：TFLiteConverter类。可能产生的异常：IOError: File not found.
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