import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile pb_file = ‘xxx/xxx/xxx.pb’ pb_log_dir...= ‘xxx/xxx/log/’ def show_pb_graph(): graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def...() graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(pb_file, 'rb').read()) tf.import_graph_def(graph_def..., name='graph') writer = tf.summary.FileWriter(pb_log_dir, graph) writer.close() print(...'\n logs has been saved at {} \n'.format(pb_log_dir)) if __name__ == '__main__': show_pb_graph
1 Graph概述 计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。...因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。...object at 0x106329fd0> True tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x18205cc0d0> tensorflow.python.framework.ops.Graph...数据结构 Graph 先来看graph.h文件中的Graph类的定义，只看关键代码 class Graph { private: // 所有已知的op计算函数的注册表...Source的id为0，Sink的id为1，其他节点id均大于1. 5 Graph运行时生命周期 Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行均是围绕Graph进行的。
但是，由于训练模型时使用的是2.X版本的tensorflow库（且用的是keras的框架），所以训练模型后保存的是SavedModel格式的神经网络模型文件——就是包含3个.pb格式文件，以及assets...及variables等2个文件夹那种形式的模型；如下图所示。 ...最后，就可以通过tf.io.write_graph()函数，将冻结图写入指定的目录中，输出文件名为frozen_graph.pb，as_text = False表示以二进制格式保存这个模型（如果不加这个参数...代码末尾，还有一段注释的部分——如果取消注释，将以文本格式保存冻结图，也就是.pbtxt文件。因为我们只要.pb文件就够了，所以就不需要这段代码了。 ...执行上述代码，在结果文件夹中，我们将看到1个.pb格式的神经网络模型结果文件，如下图所示。
module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，...这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容解决办法，降级TensorFlow和keraspip uninstall tensorflow # 卸载tfpip...uninstall keras # 卸载keras安装1.2.0的tf 和 2.0.9的keraspip install tensorflow==1.2.0pip install keras==2.0.9
源于工作需要，重新学习tensorflow,好久未使用，忘记的差不多了。...---- tensorflow的基础框架 1 数据准备 2 定义placeholder容器 3 初始化参数权重 4 计算预测结果 5 计算损失函数值 6 初始化optimizer 7 在session...里执行graph tensorflow的基础框架 tensorflow中是由Graph和Session组成，Graph负责将计算架构搭建起来，Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。...其中，Graph和Session过程也可以细分为一下几个部分： 1、 数据准备 这部分是最起始的部分，将数据集从磁盘读取 2、 定义placeholder容器 placeholder用于存储变量，自变量和因变量...7、 在session里执行graph 首先，定义迭代次数或迭代停止条件。
1.概念 对图运用不同的遍历方法就可能得到图的不同遍历顺序，每一种遍历顺序对应于一棵生成树 对于无向连通图，所有的生成树中必有一棵树的所有边的权的总和最小的，称之为最小生成树（Minimum cost...最低成本联通所有城市（最小生成树+排序+并查集） LeetCode 1489....找到最小生成树里的关键边和伪关键边（并查集+kruskal最小生成树） 2.构造最小生成树Prim算法 从某点出发（该点加入集合U），找到跟它相连接的点，从中取出权值最小的，加入集合U，对这个集合U，查找与...最小花费都一样 return 0; } 完整代码：https://github.com/hitskyer/course/blob/master/dataAlgorithm/chenmingming/graph...从任意一点出发最小生成树的最小代价总和都相等。
上一篇就Graph RAG主要作用、生成流程进行了简要描述，如果我们想要在系统层面实现知识图谱的生成，当然仅有理论还是不够的，需要进一步看一下各个步骤具体的做法是怎样的。...在详细展开说明前，补充一个类似的使用大模型生成关键词的使用场景，如国内头部的o+o企业不仅在尝试将离线中等规模的生成式模型直接替换成大模型并做关键词召回，也探索大模型在线化，同时使用Cot+RLHF来思想来优化改造离线生成式召回模型...Graph RAG主要实现方式是依赖不同的prompt给LLM（大模型接口或私有化模型）进行结构化信息提取，包括先将文本进行分段、提取实体、实体间层级关系、同义实体聚类、实体数据过滤等任务，因此对prompt...同时为确保所有的视图都能够被完整识别出来，是不是也要重复多次等等，非常有价值的是微软针对每个任务都写出了完整的prompt，非常值得学习，大家完全可以学习与借鉴并进行prompt写法迁移用在其他具体任务上面，我针对Graph...RAG 图按照如下步骤生成，图的关键是在Phase2~graph extraction，使用了不同的prompt进行图元素提取，在这里结合如上prompt结构组成部分并拆解说明一下“claim extraction
解决AttributeError: module tensorflow has no attribute reset_default_graph在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有时会遇到类似于...在这个特定的错误中，错误信息说"module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"，意味着我们尝试调用一个已经不存在的方法"reset_default_graph...在较旧版本的TensorFlow中，使用tf.reset_default_graph()来重置默认计算图是常见的操作。...当我们需要重复运行模型或在同一个代码文件中多次定义不同的模型时，重置默认计算图是很有用的。...因此，tf.reset_default_graph()方法在TensorFlow 2.x中已经被删除。
在utils文件下的process.py中： def load_data(dataset_str): # {'pubmed', 'citeseer', 'cora'} """Load data....注意：tensorflow中的标签需要进行one-hot编码，才能够使用交叉熵进行计算，而pytorch中是不用的。...对应步骤： 生成一个空(1,2708,2708)的矩阵mt 将mt[0]，也就是(2708,2708)变为对角值为1的对角矩阵 该对角矩阵和(adj[g] + np.eye(adj.shape[1]))...多头注意力： 在models文件夹下的gat.py中： import numpy as np import tensorflow as tf from utils import layers from...在utils文件夹下的layers.py中： def attn_head(seq, out_sz, bias_mat, activation, in_drop=0.0, coef_drop=0.0, residual
解决TensorFlow中的UnimplementedError：未实现的操作 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我们来探讨一个在使用TensorFlow时可能会遇到的问题：UnimplementedError。这个错误通常在调用某些未实现的操作时出现，会对我们的模型训练和部署产生影响。...UnimplementedError是TensorFlow中一个常见的错误类型，通常在尝试调用未实现的操作时抛出。这可能是由于使用了不被支持的硬件，或者使用了不支持的TensorFlow版本。...2.3 自定义操作未实现 在使用自定义操作时，如果这些操作未被正确实现或者链接，也会出现UnimplementedError。 3....A: 这个错误通常在调用未实现或者不被支持的操作时出现，例如使用不支持的硬件或者不兼容的TensorFlow版本。 Q: 如何避免UnimplementedError？
在 TensorFlow 中，系统会自动维护一个默认的计算图，可以通过 tf.get_default_graph 方法来获取当前默认的计算图。...import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...# 所有变量 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES # 可学习（训练）的变量（一般指神经网络中的参数） tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS # 日志生成相关的张量...但是，你也可以指定一个grpc://URL来指定TensorFlow服务器的地址，它将赋予会话访问该服务器所控制的计算机上的所有设备的权限。 graph。...graph_options.optimizer_options。 在执行之前，可以控制TensorFlow对图的优化。 gpu_options.allow_growth。
假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...plugins这个文件夹，这个是使用capture tpuprofile工具生成的，该工具可以跟踪TPU的计算过程，并对你的模型性能进行分析，这里就不想详细介绍了。...graph.pbtxt: 这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息，部分信息如下所示： node_def { name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...model.ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的，它包括 GraphDef,SaverDef等,当存在meta file
用Git时，git clean -df 可以清除所有没有add的文件，得到一个干净的工作空间。...开头的行，没有加入版本控制的文件或目录开头显示 ? 号。 第三个命令获得第二个参数， 是带路径的文件或目录名。 第四个命令删除它。
图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...我们使用 TensorFlow框架来构建、培训和测试我们的模型，因为它相对容易使用，并且拥有一个不断增长的在线社区。 为什么生成标题?...虽然这项技术有一些简单的应用，比如为YouTube视频生成摘要，或为未标注的图像加标题，但更有创意的应用程序可以极大地提高大部分人的生活质量。...首先，您需要安装Tensorflow。如果这是你第一次使用Tensorflow，我们建议你先回顾一下下面的文章:Hello, TensorFlow!...TensorFlow提供了一个包装器函数，为给定的输入和输出维度生成一个LSTM层。 为了将单词转换为适合于LSTM输入的固定长度表示，我们使用嵌入层来学习将单词映射到256维特性(或单词嵌入)。
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。...在这篇文章中，我将介绍如何基于TensorFlow实现这个简单的技术，以生成随机的抽象艺术。...我们将使用sampler.py文件中的Sampler类，这允许我们互动请求IPython会话内的图像。...我们可以通过保存文件。 穿越潜空间 在同一潜空间中生成另一张随机图像： 输出 上面的两种图像均属于同一潜空间，同时能以矢量格式紧凑地表示。...默认值将生成约5M大的.gif文件。 输出 着色 重置IPython会话，将c_dim设置为3后可以生成彩色图像。 我们可以让CPPN在每个像素的位置输出3个值，为每个像素定义RGB值。
近期有用户反馈调用EasyNVR的开始录像接口，返回成功，但是出现了404报错，并且录像文件也没有生成。 该问题解决也较为简单。...修改后调用接口开始录像，状态显示直播中，录像文件已经成功生成。 对于某些场景来说，用户的设备均部署在同一个局域网，而拉流直播对内网的上行要求比较高。
如何将CSV数据读入到tensorflow中，这个问题困扰了我好几天，下面来说一种我现在用到的方法。...import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import tensorflow...classifier.predict(new_samples, as_iterable=True)) print('Predictions: {}'.format(str(y))) 结果好长，给出关键的部分： INFO:tensorflow.../tensorflow_read_csv_DNN 方法二： #加载包 import tensorflow as tf import os #设置工作目录 os.chdir("你自己的目录") #查看目录...一个完整的例子见github：https://github.com/zhangdm/machine-learning-summary/tree/master/tensorflow/tensorflow_iris_nn
文章目录 一、解压 apk 文件 二、加密生成 dex 文件 三、打包未签名 apk 文件 四、完整代码示例 五、文件解压缩相关代码 六、执行结果 一、解压 apk 文件 ---- 被解压的 apk 文件位置...// 解压文件 unZip(apkFile, apkUnZipFile) unZip 方法中的代码在最后一节中 ; 二、加密生成 dex 文件 ---- 将 app-debug.apk...dexFile.delete() } 三、打包未签名 apk 文件 ---- 将代理 Application 所在的 Android 依赖库的 dex 文件拷贝到 app/build...生成 dex 文件 , 该 dex 文件中只包含解密 其它 dex 的功能 编译工程 会生成 Android 依赖库的 aar 文件 生成目录是 module..., 紫色矩形框 中的 secret-classes.dex 文件是加密后的 dex 文件 , 蓝色矩形框 中是生成的 未签名的 apk 文件 ;
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