NameError: name 'x' is not defined 是 Python 中常见的错误之一，通常表示你尝试访问一个尚未定义的变量或函数。...1、问题背景在使用 Python 时，如果遇到了 NameError: global name 'control_queue' is not defined 的错误，通常是因为尝试访问一个尚未定义的全局变量...这种情况常见于多线程或多进程编程中，因为不同线程或进程可能无法访问彼此的局部变量。...在下面示例的代码中，control_queue 变量在函数 halt_listener 中被使用，但是它并没有在函数外部定义。...的出现通常意味着 Python 找不到你引用的变量或函数。
最近在使用python过重遇到这个问题，NameError: name 'xxx' is not defined，在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况...__main__' :` 没有和`class类`进行对齐 情况四：NameError: name 'file' is not defined 情况五：NameError: name '模块' is not...defined 情况六：NameError: name '`reload`' is not defined 情况七：全局变量的问题 情况八：两个.py文件的函数或类调用问题 声明：这只针对python...情况二：字符缩进格式的问题 代码中字符缩进格式的问题，要么是你使用Tab键或者空格键手残了多打了，要么是代码中根本没有字符缩进，那就更不可原谅了。...一个.py文件要调用另一个.py文件中的函数或者类时，需要添加该代码文件所在路径，否则会报“NameError: name 'XXX' is not defined”的错误。
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...2、转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。...可以直接使用官方提供的torchaudio包 torchaudio 实现了TimeStrech, TimeMasking 和FrequencyMasking.三种方式，我们看看官方给的代码 TimeStrech
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序，以及与其他Python机器学习库进行比较。...根据之前训练过的模型它已经知道了。这很擅长开发产品和现实中的应用。 ? 另外一件我们正在做的是识别图片里的文字。我们有很多街景数据或街景图片。我们想要获得现实中商铺的名字等。...TensorFlow是谷歌研发的库，用于构建这类机器学习模型。TensorFlow是开源的库，使用Python。同时是用来构建神经网络的通用机器学习库。去年11月我们对它进行了开源。...在这里我会使用TensorFlow例子中，这里你所做的非常类似。在Theano中存在共享对象(shared object)，这会用于权重和偏差，而不是用变量。...会得到相同的正确率，因为操作类型是相同的。Theano和TensorFlow的区别在于库核心部分的构成。 ? TensorFlow能够让你更容易分解操作，并且映射到特定的设备中。
python版本: python3.6.4 tensorflow版本: tensorflow 2.4.0(CPU版) pycharm版本: pycharm 2017.3 python版本和tensorflow...安装过程可以参见文章： Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程_pdcfighting的博客-CSDN博客 二、Pycharm 安装 1....安装及激活过程参见文章： Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程_pdcfighting的博客-CSDN博客 三、使用pip安装tensorflow 1....tensorflow是在机器学习的算法编程中要用到的包，如果有这方面需求的小伙伴可以提前装好，后期在进行代码调试时可以避免很多错误。...Python小白的Python和Pycharm安装详细教程_pdcfighting的博客-CSDN博客 tensorflow的安装：https://blog.csdn.net/qq_41683065/article
二者的主要区别 tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义...返回：Tensor 类型 placeholder（type,strucuct…)是tensorflow中又一保存数据的利器，它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow...中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。...它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”。...举个栗子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on @author: """ import tensorflow as tf a=tf.placeholder
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...(tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来..., 传值的工作交给了sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
VScode搭建python和tensorflow环境 vscode里安装Python 首先在vscode中安装python【在扩展中搜索进行安装】 配置tensorflow路径python路径 打开...vscode设置【点击左下角】在设置中搜索pythonpath 然后进入json文件，也在这个设置界面中，右上角。...可以看到我们修改过的路径情况： 然后来检查一下是否成功，新建一个py文件，进行个测试 import tensorflow as tf print(tf.
在看到python源码的时候，有一句关于or的用法，当时很疑惑，以前一直认为其用法类似与java中的"&&" 和 "||" ，返回的是boolean类型，结果当前是错误的，下面给大家分享一下python...中的and和or关键字的用法。 ...print(() or [1, 2]) # 输出：None,(), {},[] ,"", "yes", (1,2),{"test" : "success"},[1,2] 3、总结 “or”和“...有点类似一java中的"&&"和"||"的理念。...简单概述就是如果使用or和and时，从左到右执行表达式，如果在执行某个表达式之后，就已经可以判断整体表达式是否为空，是否非空，那么之后的表达式就不会再执行。
输入命令行参数：python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2输出：?...2.使用tensorflow中的tf.app.flags.FLAGS模块tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数，相当于对python中的命令行参数模块optpars...例：#coding:utf-8 # 学习使用 tf.app.flags 使用全局变量# 可以再命令行中运行也是比较方便，如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序里面设置的默认设置...可以看到参数已经改变，如果这样调用：python test.py则会执行程序时会自动调用程序中default中的参数。...解释和optpars中的参数类型类似是通过参数 “type=xxx” 定义的，tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...weights和biases两个变量。...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解..., 然后在某一次反向传播后，通过各个参数的 gradient 构成一个 vector，计算这个 vector 的 L2 norm（平方和后开根号）记为 LNorm，然后比较 LNorm 和 clip_norm...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...Dataset 和 Iterator 的关系 在文章开始之前，首先得对 Dataset 和 Iterator 有一个感性的认识。 Dataset 是数据集，Iterator 是对应的数据集迭代器。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...也就是，多个 Dataset 中它们的元素数据类型和形状应该是一致的。 通过 from_structure() 统一规格，后面的 2 句代码可以看成是 2 个水龙头，它们决定了放哪个水池当中的水。...复用，是软件开发中一个重要的思想。 可馈送的 Iterator 一定程度上可以解决重复的代码，同时又将训练集和验证集的操作清晰得分离开来。
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