for 和 while 循环之间的区别在于，for 循环只是遍历集合（或可迭代对象）并完成，而 while 循环则持续到满足特定条件为止。...for 循环更容易使用，但在某些情况下需要使用 while 循环。例如，您可能不知道必须重复执行该语句的次数。 我们来看一下执行相同操作的基本 Python 循环示例。...但是，当条件未知时如何运行 while 循环呢？例如，您希望接受用户的姓名输入，并允许他们继续输入姓名，直到完成。当他们输入所有姓名后，他们可以输入 end 退出循环。...接下来，我们将 choice 定义为空变量： choice = ' ' 接下来是我们的 while look，它将通知用户选项、接受输入、根据其输入输出文本，并在用户输入 q 时结束。...这是 Python while 循环的要点。这些循环是一个基本的编程方面，您将在代码中经常使用它们。
Iterator iterator = maps.keySet().iterator(); while(iterator.hasNext()){ ...Values集合访问Map集合，maps.values()返回的是Collection，所以可以对其迭代。...Collection，所以可以对其迭代。...Iterator> it = maps.entrySet().iterator(); while(it.hasNext()){ ..."B"); list.add("H"); list.add("E"); list.add("J"); Iterator ite=list.iterator(); while
迭代器只针对集合类型的数据，因此map类型的必须先转换成集合类型才能使用迭代器去获取元素。...2.通过键的集合就可以直接实例化迭代器。 3.在进行迭代操作时，可以通过get()方法，找出每个键对应的值，输出即可。...HashMap(); 2 Set keySet = mm.keySet(); 3 Iterator iterator=keySet.iterator(); 4 while...2 iter=set.iterator();//获得集合的迭代器。...1 //将Map类型的值转换为集合类型，才能使用迭代器 2 Collection collection = treeMap.values(); 3 Iterator<Student2
Iterator iterator = maps.keySet().iterator(); while(iterator.hasNext()){ ...Collection，所以可以对其迭代。...it.next(); System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue()); } Java中迭代器...Iterator接口是用来对集合中的对象进行遍历或者移除操作的，大多数是遍历操作的 下面介绍迭代器的使用： ArrayList list=new ArrayList(); list.add..."B"); list.add("H"); list.add("E"); list.add("J"); Iterator ite=list.iterator(); while
文章目录 一、Channel 通道容量 二、Channel 通道迭代 1、使用 iterator 迭代器进行迭代 2、使用 for in 循环进行迭代 一、Channel 通道容量 ---- Channel...---- Channel 通道 其 本质是一个 先进先出 队列 ; 1、使用 iterator 迭代器进行迭代 可以使用 Channel#iterator 对 Channel 通道 进行 迭代 ; 首先..., 调用 channel.iterator() 获取迭代器 ; 然后 , 调用 iterator.hasNext() 检查是否有下一个元素 , 最后 , 调用 iterator.next() 获取下一个元素...; 核心代码如下 : val iterator = channel.iterator() while (iterator.hasNext()) { delay(1000) val num...for in 循环进行迭代 使用 for in 循环 对 Channel 通道进行迭代 , 核心代码如下 : for(num in channel) { delay(1000) println
遍历删除List中符合条件的元素主要有以下几种方法： 普通for循环 2.增强for循环 foreach 3.迭代器iterator 4.removeIf 和 方法引用 (一行代码搞定) 其中使用普通for...所以推荐使用迭代器iterator，或者JDK1.8以上使用lambda表达式进行List的遍历删除元素操作。...，但在ArrayList返回的迭代器会做迭代器内部的修改次数检查： final void checkForComodification() { if (modCount !...要避免这种情况的出现则在使用迭代器迭代时（显式或for-each的隐式）不要使用List的remove，改为用Iterator的remove即可。...，注意要使用迭代器的remove方法，而不是List的remove方法。
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。...shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。...如果提供了cond输出，则使用附加条件来确保执行的迭代数不大于maximum_iteration。name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。...= tf.while_loop(c, b, ijk_0)使用形状不变量的例子：i0 = tf.constant(0)m0 = tf.ones([2, 2])c = lambda i, m: i 循环迭代中的循环计数器取决于之前迭代的值,循环计数器本身不能并行地递增。
在这里我也推荐大家用tf.data，因为他相比于原来的tf.train.batch好用太多。 III TensorFlow如何读取大数据集？...使用tf.placeholder,本文将主要介绍这种方法。...上面逻辑很清楚： 创建placeholder 创建dataset 然后数据打乱，批量读取 创建迭代器，使用get_next()迭代获取下一个batch数据,这里返回的是以个tuple，即(feature_batch..., label_batch) 初始化迭代器，并将数据喂给placeholder，注意迭代器要在循环语句之前初始化，否则无法完整把数据集遍历读取一遍。...很简单，只需要在循环语句之前初始化迭代器即可。
如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...例如，在训练过程中，我们通过tf.data.Dataset对象创建数据集，并使用for循环遍历数据集时，如果没有正确处理迭代器的结束，就会遇到此错误。 2....2.x中，推荐使用tf.function和tf.while_loop进行高效的迭代处理： @tf.function def iterate_dataset(dataset): for value...答：可以通过设置数据集的重复次数，使用try-except块捕获异常，或者使用tf.function和tf.while_loop进行高效的迭代处理。...表格总结 解决方案 说明 使用repeat()方法 设置数据集重复次数，确保迭代器有足够数据 使用try-except块 捕获StopIteration异常，处理迭代结束 使用tf.function和tf.while_loop
从循环变量开始，我们为每个循环变量添加一个 Enter 操作，其后面跟着一个 Merge 操作。然后我们使用其结果（merge_vars）来建立 pred 子图，pred 子图将计算循环的终止条件。...图 3 while 循环 tf.while_loop(lambda i:itf.add(i,1),[0]) 在这个例子中，我们只有一个循环变量。...如果有多个循环变量，我们需要添加多个 Enter、Merge、Switch、NextIteration 和 Exit 操作。这样就可以并行执行跨循环和循环内跨迭代的操作。...我们将在后面看到，g_vars 包括前向 while 循环变量的初始梯度。下面是一个 while 循环的前向传播和反向传播图。...这种结构对嵌套条件和循环都有效。对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。
()以及优化器也在隐式地为所有可训练变量计算梯度等。...为了避免用户重写代码，当使用@tf.function时，AutoGraph会将Python结构的子集转换为TensorFlow等价物： for/while -> tf.while_loop （支持break...你并不需要使用Keras的fit() API来使用这些集成特性。 这里有一个迁移学习的例子，可以展现Keras如何轻松地收集相关变量子集。...(trunk, output_path) 结合tf.data.Datasets和@tf.function ---- 当迭代使用内存中的训练数据时，可以用普通的Python迭代来完成，否则，tf.data.Dataset...通过tf.function()来封装你的代码，可以充分利用数据集异步预抓取/流式特性，它会用AutoGraph将Python迭代器替换为等价的图操作。
使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。 结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。...除此之外，tf.data.Dataset 则是从磁盘传输训练数据的最好方法。数据集是可迭代的（不是迭代器），工作方式与其他 Python 循环类似。...如果您想使用 AutoGraph 的等效图操作替换 Python 循环，可以通过将代码包装在 tf.function() 中，充分利用数据集异步预取 / 流功能来实现。...和 tf.while_loop。
使用数据流图来进行编程 是一种推断结构 TF的高层库()如Kearas（对用户友好，模块化） Deep-learning主要的运算是浮点运算 TF的亮点之一是autograph模式 TF的功能：设计、训练...占位符 替换内容 %d 整数 %f 浮点数 %s 字符串 %x 十六进制数 （三）循环 for...in循环 for x in ...就是把每个元素带入变量x，然后执行缩进块的语句 names = [...'A','B','C'] for name in names: print(name) A B C 使用range(n)可以生成一个迭代器，其值是0 ~ n-1 sum = 0 for i in...range(101): sum = sum + i print(sum) 5050 while循环 使用while循环打印100以内所有奇数的和： sum = 0 n = 99 while n...range(10): #range()可以生成迭代器，等价于range(0,10) print(item)
您在使用 tf.distribute.Strategy 只需改动少量代码，因为我们修改了 TensorFlow 的底层组件，使其可感知策略。这些组件包括变量、层、模型、优化器、指标、摘要和检查点。...如果您需要更多使用 Estimator 或 Keras 时的灵活性和对训练循环的控制权，您可以编写自定义训练循环。例如，在使用 GAN 时，您可能会希望每轮使用不同数量的生成器或判别器步骤。...我们将使用 tf.GradientTape 来计算梯度，并使用优化器来应用这些梯度以更新模型变量。...您可以在调用 tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset 之前使用此 API 来创建数据集。 迭代数据的另一种方法是显式地使用迭代器。...当您希望运行给定数量的步骤而非迭代整个数据集时，可能会用到此方法。现在可以将上面的迭代修改为：先创建迭代器，然后在迭代器上显式地调用 next 以获得输入数据。
Prosser 之前曾使用布尔连接矩阵进行流分析。CFG 是许多编译器优化和静态分析工具不可或缺的一部分。...下面以循环嵌套两个 for 循环代码，使用 TensorFlow 2.X 的 API 为例子：代码语言：txti = tf.constant(0)j = tf.constant(0)a = lambda...i: tf.less(i, 10)b = lambda i: (tf.add(i, 1), )c = lambda i: (tf.add(j, 1), )y = tf.while_loop(a, b,...的循环体是一个用户自定义计算子图，对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。...嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。
Prosser 之前曾使用布尔连接矩阵进行流分析。CFG 是许多编译器优化和静态分析工具不可或缺的一部分。...下面以循环嵌套两个 for 循环代码，使用 TensorFlow 2.X 的 API 为例子：i = tf.constant(0)j = tf.constant(0)a = lambda i: tf.less...(i, 10)b = lambda i: (tf.add(i, 1), )c = lambda i: (tf.add(j, 1), )y = tf.while_loop(a, b, [j])r = tf.while_loop...的循环体是一个用户自定义计算子图，对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。...嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。
(learning_rate=0.001) optimizer = opt.minimize(loss) 第二阶段：运行计算图 这个阶段又可以分为： 变量初始化 运行优化器，同时使用feed_dict传递数据...接下来的问题是我们如何使用TF实现这个分段函数呢？...将数据转换成TF Dataset对象后，我们可以用一个迭代器iterator对数据集进行遍历。每次调用get_next()函数，迭代器迭代Dataset对象，并返回一个样本或者一个批量的样本数据。...如果要完成多次epochs的训练，可以使用dataset.make_initializable_iterator().每次epoch之初，你必须重新初始化迭代器iterator。...TF可以为我们计算梯度，然后使用梯度值来进行weight和biase的更新，进而来最小化loss。 默认情况下，optimizer可以对loss函数依赖的所有可训练的变量。
使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。...否则，tf.data.Dataset是从磁盘传输训练数据的最佳方式。数据集是可迭代的(不是迭代器)，在Eager模式下和其他Python迭代一样工作。...和 tf.while_loop 。...tf.keras.layers.RNN 封装了RNN单元格，允许您静态或动态地展开循环。
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