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Java中在时间戳计算的过程中遇到的数据溢出问题

背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。

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解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。...在创建时，我们可以指定数据类型和形状，也可以将其留空，并在稍后通过feed_dict传入具体的数值。 在使用placeholder时，我们可以将其视为一个张量，可以在计算图中使用。...placeholder的应用场景使用placeholder的主要应用场景是在训练和测试过程中，数据不是固定的，需要在每次迭代或每个批次中提供不同的数值。...另外，placeholder还可以用于将数据输入到TensorFlow模型中，通过占位符我们可以定义输入和输出的数据形状，并在计算图中使用这些占位符来处理数据。...placeholder在训练和测试过程中非常有用，可以用于输入不同的数据，并且可以定义输入和输出的数据形状。

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    TensorFlow和深度学习入门教程

    它扩展了正常操作对具有不兼容尺寸的矩阵的作用范围。“广播添加”是指“如果要相加两个矩阵，但是由于其尺寸不兼容，请尝试根据需要复制小尺寸以使其能相加。”...您只需一个示例图像即可计算您的渐变，并立即更新权重和偏差（在文献中称为“随机梯度下降”）。这样做100个例子给出了更好地表示不同示例图像所施加的约束的渐变，因此可能更快地收敛到解决方案。...公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。该tf.reshape命令将我们的28x28图像转换为784像素的单个向量。重塑命令中的“-1”表示“计算机，计算出来，只有一种可能性”。...即使今天有更简单的方法，“最大池（max-pooling）”有助于直观地了解卷积网络的运行情况：如果您假设在训练过程中，我们的小块权重会演变成过滤器，可以识别基本形状（水平和垂直线，曲线，……）然后一种将有用信息向下传递的方式是通过层数保持最大强度识别形状的输出...这样最终可以为您的问题提供一个相当理想的神经网络。 这里例如，我们在第一个卷积层中只使用了4个像素。如果您接受这些权重补丁在训练过程中演变成形状识别器，您可以直观地看到这可能不足以解决我们的问题。

    1.4K60

    tf.compat

    .): 计算给定符号形状的广播的形状。broadcast_static_shape(...): 计算给定已知形状的广播的形状。broadcast_to(...): 广播一个兼容形状的数组。....): 返回张量的对角线部分。digamma(...): 计算，的导数(的绝对值的对数)dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。disable_eager_execution(...): 禁用急切的执行。....): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。forward_compatibility_horizon(...): 上下文管理器，用于测试生成的图的正向兼容性。

    5.3K30

    tf.while_loop

    TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。...为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。...如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。...默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。...对于正确的程序，while循环应该为任何parallel_iteration > 0返回相同的结果。对于训练，TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。

    2.8K40

    PyTorch和Tensorflow版本更新点

    在0.2版本中，我们已经能够为torch.XXX函数和最流行的nn层计算更高阶的梯度。其余的将出现在下一个版本中。...添加此代码将生成突出显示不兼容代码的警告。 修复代码不再生成警告。 ? 一旦所有警告消失，你可以删除代码段。 详情 现在，让我们看看这三个不相容的变化与例子。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...在以前没有发生过的代码中进行广播 在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。...为了帮助识别你的代码中可能存在向后引入的不兼容性的情况，你可以将torch.utils.backcompat.broadcast_warning.enabled设置为True，在这种情况下会生成一个python

    2.6K50

    TensorFlow和深度学习入门教程

    它扩展了正常操作对具有不兼容尺寸的矩阵的作用范围。“广播添加”是指“如果要相加两个矩阵，但是由于其尺寸不兼容，请尝试根据需要复制小尺寸以使其能相加。”...您只需一个示例图像即可计算您的渐变，并立即更新权重和偏差（在文献中称为“随机梯度下降”）。这样做100个例子给出了更好地表示不同示例图像所施加的约束的渐变，因此可能更快地收敛到解决方案。...在此步骤中，TensorFlow计算相对于所有权重和所有偏差（梯度）的损失函数的偏导数。这是一个正式的推导，而不是一个数字化的，太费时间了。 然后使用梯度来更新权重和偏差。0.003是学习率。...即使今天有更简单的方法，“最大池（max-pooling）”有助于直观地了解卷积网络的运行情况：如果您假设在训练过程中，我们的小块权重会演变成过滤器，可以识别基本形状（水平和垂直线，曲线，……）然后一种将有用信息向下传递的方式是通过层数保持最大强度识别形状的输出...这样最终可以为您的问题提供一个相当理想的神经网络。 这里例如，我们在第一个卷积层中只使用了4个像素。如果您接受这些权重补丁在训练过程中演变成形状识别器，您可以直观地看到这可能不足以解决我们的问题。

    1.5K60

    21个项目玩转深度学习 学习笔记（1）

    什么是变量，变量是指在计算过程中可以改变的值，每次计算后变量的值会被保存下来，通常用来存储模型的参数，如上面创建了两个变量，W、b。创建变量时通常需要指定某些初始值。...如果要求Tensorflow计算y的值，那么系统会首先获取x、W、b的值，再去计算y。 在Softmax回归模型中，通常使用交叉熵来衡量这种相似性。...而会话就可以看成对这些结点进行计算的上下文。变量是在计算过程中可以改变值得Tensor，同时变量的值会被保存下来。事实上，变量的值就是被保存在会话中的。...在会话中，不需要系统计算占位符的值，而是直接把占位符的值传递给会话，与变量不同的是，占位符的值不会保存，每次可以给占位符传递不同的值。...().run() # 进行1000步梯度下降 for _ in range(1000): # 在mnist.train中取100个训练数据 # btach_xs是形状在（100，784

    1.3K20

    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

    要注意tf.string是原子性的，也就是说它的长度不出现在张量的形状中，一旦将其转换成了Unicode张量（即，含有Unicode码的tf.int32张量），长度才出现在形状中。...在这个例子中，输出和输入的形状相同，除了最后一维被替换成了层的神经元数。在tf.keras中，形状是tf.TensorShape类的实例，可以用as_list()转换为Python列表。...甚至还可以计算二级偏导，但在实际中用的不多（见notebook中的“自动微分计算梯度部分”）。 某些情况下，你可能想让梯度在部分神经网络停止传播。...现在你就可以计算任何函数的梯度（只要函数在计算点可微就行），甚至可以阻止反向传播，还能写自己的梯度函数！TensorFlow的灵活性还能让你编写自定义的训练循环。...正则损失已经转变为单个的标量，所以只需求和就成（使用tf.add_n()，它能将相同形状和数据类型的张量求和）。 接着，让记录器计算损失相对于每个可训练变量的梯度（不是所有的变量！）

    5.3K30

    Python人工智能 | 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例

    在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...在RNN中，我们会简单的把老记忆调用过来分析新记忆，如果继续分析更多的数据时，NN就会把之前的记忆全部累积起来。...梯度消失或梯度爆炸： 在RNN中，如果你的State是一个很长的序列，假设反向传递的误差值是一个小于1的数，每次反向传递都会乘以这个数，0.9的n次方趋向于0，1.1的n次方趋向于无穷大，这就会造成梯度消失或梯度爆炸...RNN定义分别对应三层，X输入、Cell为中心计算、H为最终输出，需要注意数据形状的变化。...在RNN运算过程中，每一步的输出都存储在outputs序列中，LSTM包括c_state（主线）和m_state（分线）。最终输出结果为Cell的输出和权重输出的乘积，再加上输出偏置。

    1.2K20

    【最新TensorFlow1.4.0教程02】利用Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 运行)

    Eager Execution自定义操作及其梯度函数 在老版本的TensorFlow中，编写自定义操作及其梯度非常麻烦，而且像编写能在GPU上运行的操作和梯度需要用C++编写。...下面的例子是我用TensorFlow 1.4的Eager Execution特性编写的Softmax激活函数及其梯度，这个自定义的操作可以像老版本中的tf.nn.softmax操作一样使用，并且在梯度下降时可以使用自定义的梯度函数...tfe.enable_eager_execution() # 展示信息的间隔 verbose_interval = 500 # 加了注解之后，可以自定义梯度，如果不加注解，tf会自动计算梯度 #...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient

    1.6K60

    【TensorFlow篇】--Tensorflow框架初始，实现机器学习中多元线性回归

    二、相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图（DirectedGraph) 或者称计算图（ComputationGraph) 其中每一个运算操作（operation)将作为一个节点...as tf # 当去计算一个节点的时候，TensorFlow自动计算它依赖的一组节点，并且首先计算依赖的节点 w = tf.constant(3) x = w + 2 y = x + 5 z = x...如果我们想要有效的计算y和z，并且又不重复计算w和x两次，我们必须要求TensorFlow计算y和z在一个图里 with tf.Session() as sess: y_val, z_val =...import tensorflow as tf # 让我们修改前面的代码去实现Mini-Batch梯度下降 # 为了去实现这个，我们需要一种方式去取代X和y在每一次迭代中，使用一小批数据 # 最简单的方式去做到这个是去使用...placeholder节点 # 这些节点特点是它们不真正的计算，它们只是在执行过程中你要它们输出数据的时候去输出数据 # 它们会传输训练数据给TensorFlow在训练的时候 # 如果在运行过程中你不给它们指定数据

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    【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

    ([4, 3]) print(pld) # pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配...new_pld = tf.reshape(pld, [3, 4]) print(new_pld) # new_pld = tf.reshape(pld, [2, 4]) # 报错，元素的数量不匹配...当定义一个变量OP时，在会话中进行初始化 3. name参数：在tensorboard使用的时候显示名字，可以让相同的OP进行区分 ''' # 创建普通张量 a = tf.constant([1, 2...)) # # 第四步：使用梯度下降法优化损失 # 学习率是比价敏感的参数，过小会导致收敛慢，过大可能导致梯度爆炸 train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer...)) # # 第四步：使用梯度下降法优化损失 # 学习率是比价敏感的参数，过小会导致收敛慢，过大可能导致梯度爆炸 train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer

    94330

    玩转TensorFlow深度学习

    你会看到，随着训练的进行，训练和测试数据的损失会减少，而这个现象是好的，意味着神经网络正在学习。X 轴表示了学习过程中的迭代。 ? 这个准确度只是正确识别的数字的百分比，是在训练和测试集上计算出的。...「Broadcasting」是 Python 和 numpy（Python 的科学计算库）的一个标准技巧。它扩展了对不兼容维度的矩阵进行正常操作的方式。...如果你认为在训练的过程中，我们的小块权重会发展成能够过滤基本形状（水平线、垂直线或曲线等）的过滤器（filter），那么，提取有用信息的方式就是识别输出层中哪种形状具有最大的强度。...例如，我们在第一层卷积层中仅仅使用了 4 个 patch，如果这些权重的 patch 在训练的过程中发展成不同的识别器，你可以直观地看到这对于解决我们的问题是不够的。...在这个学习过程中，你所学到的技术，并不局限于 MNIST 数据集。实际上，这些技术在训练神经网络的过程中被广泛使用。作为礼物，下面提供的内容可以用来帮助你回忆已经所学的内容。 ?

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    （数据科学学习手札35）tensorflow初体验

    ，运行时将计算部分利用C++放在CPU中或利用CUDA运行在GPU上，我们首先载入tf库，并创建一个新的InteractiveSession作为默认的session，之后的运算在不更改session的情况都在该...，tensorflow中的variable对象就是专门为模型的参数设置的容器部件，不同于存储数据的tensor一经使用便马上消失，variable在模型的训练过程中是一直存在的，并且模型训练完成后还可以被导出...，则W的形状为784X10，biases的形状为1X10： '''为权重和bias设置持久化的variable，这里权重为784乘10,10是输出层的尺寸''' W = tf.Variable(tf.zeros...softmax()组件，tensorflow.nn用于存放各种神经网络组件，我们在softmax求解器中按照前面的计算公式部署我们前面所有参数及变量，tf.matmul()表示tf中的矩阵乘法： '''...，接下来需要的就是根据梯度进行求解的优化器了，这里我们选择比价简单的标准梯度下降算法，tf.train中集成了很多优化器，这里我们选择梯度下降法对应的tf.train.GradientDescentOptimizer

    88260

    TensorFlow 高效编程

    我们在一组采样点上简单地计算相对于w的L(w)的平均梯度，并沿相反方向移动。...二、理解静态和动态形状 在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...这个使得 TF 可以在优化过程中决定优化的顺序，并且在运算中剔除一些不需要使用的节点，而这一切都发生在运行中。...使用tf.compute_gradient_error检查梯度 TensorFlow 中并非所有操作都带有梯度，并且很容易在无意中构建 TensorFlow 无法计算梯度的图形。...这是因为你不仅需要确保正向传播中的所有值都在数据类型的有效范围内，而且还需要确保反向传播也相同（在梯度计算期间）。 让我们看一个真实的例子。 我们想要在logits向量上计算 softmax。

    1.6K10

    Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

    通用计算机是否能“创造”任何东西，或者它是否总是被束缚在我们人类完全理解的过程中？它是否能够产生任何原创思想？它是否能够从经验中学习？它是否能展现创造力？...计算模型在批次上的损失，即y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。 计算损失相对于模型参数的梯度（这称为反向传递）。...在实践中如何计算复杂表达式的梯度？在我们本章开始的两层模型中，如何计算损失相对于权重的梯度？这就是反向传播算法的作用。...让我们看看它是如何工作的。 自动形状推断：动态构建层 就像乐高积木一样，你只能“连接”兼容的层。这里的层兼容性概念特指每个层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输出张量。...它只能连接到一个期望 32 维向量作为输入的下游层。 在使用 Keras 时，大多数情况下你不必担心大小的兼容性，因为你添加到模型中的层会动态构建以匹配传入层的形状。

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    基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

    预测某一工龄的人的工资水准(任务T)(且与实际水平相差不超过10%(性能P)) 分类问题 Classify Problem, 在某几个离散的结果范围内, 对某一组输入进行分类 举个例子: 根据过往的音色与乐器种类的数据...梯度下降算法 Gradient Descent 一种调整模型中参数的算法. 在学习过程中会反复用到这个算法来调整模型中的参数....tf.tensor([1, 2]) // rank = 2, 矩阵 tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]) 形状 Shape 描述Tensor的作为矩阵的形状, 对于一个矩阵描述为4...在WebGL下, 如果不使用tf.tidy, 是需要手动释放中间过程中产生的Tensor的内存的....而TensorFlow实际上封装了这么一个逻辑(毕竟要用代码实现求偏导实际上还是过于繁琐了) 实际上在梯度下降的过程中, TensorFlow会自动地去调整已经向TensorFlow注册了的variable

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