01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下： run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session...GPUOptions gpu_options：关于GPU的配置项，这是个类对象，具体参数[后面](## GPUOpition配置项)补充。...GraphOptions graph_options：关于tensorflow图的配置项，这也是个类对象，具体能配置的内容，后面补充。...因而，要求用户在调用TensorFlow之前，使用供应商指定的机制（比如CUDA_VISIBLE_DEVICES）来控制从物理的到可见硬件的映射关系。...在启用了GPU的TensorFlow中，这个选项为True，意味着所有的CPU的张量将被分配Cuda的固定内存。通常情况下，TensorFlow会推断哪些张量应该分配固定内存。
一、两端电路（网络） 二、两端电路等效的概念 【1.2】电阻的串联和并联 一、电阻串联 ① 电路的特点 ② 等效电阻 ③ 串联电阻的分压 ④ 功率 二、电阻并联 ① 电路的特点 ② 等效电阻 ③...(或一端口网络) 二、两端电路等效的概念 两个两端电路，端口具有相同的电压、电流关系，则称之为它们是等效的电路。 ...注意：这里当中提的等效是对外等效。 对A中的电路中的电流、电压和功率而言。...明确 ① 电路中等效变换条件： 两点路中具有相同的 V C R ② 电路等效变换的对象： 为变换的外电路A中的电压、电流和功率。...(仅仅只是对外电路等效、对内是不等效的) ③ 电路的等效目的： 最终就是为了，化简电路，从而方便计算 ---- 【1.2】电阻的串联和并联 注意： 串联和并联在电路当中弄的乱七八糟的话，那么它就是混连
写在前面 【2.1】等效电阻 — Y 等效变换 (一) R1 R2 R3 计算式 (二) Y 形 和 的等效变换例题 1:Y (Y形连接的阻值描绘三角形) 2: Y (三角形连接的阻值描绘...、并联等效 ---- 【2.1】等效电阻 — Y 等效变换 (三角形)的③个顶点都有其它的元件进行相连，不能直接进行串联或者并联来进行简化。 ...以上就是 — Y形的等效变换。...两个电压源进行并联等效成如下结果： ---- (二) 电压源与电阻支路的串联、并联等效 u = us1 + R1i + us2 + R2i = (us1 + us2)+(R1 + R2...等效出还是一个电流源的结构，只不过它还是和 is1 以及 is2 是相等的。 注意：相同的理想电流元才能进行串联，每个电流源的端电压都是不稳定的。
(一)体力作用下的单元等效节点力 仅考虑体力作用时，单元的势能为 其中 仅考虑重力作用时 { a }是单元节点位移向量。...代入上式 对作变分运算，得 令则 故体力计算公式为 (二)面力作用下的单元等效节点力 仅考虑面力作用时，单元的势能为 作变分运算得 令则 故面力计算公式为 注意这里是曲线积分，是单元得边界。...事实上单元边界总是位于，现以的边界为例 ? 如图所示，假定面力为均布荷载，方向与x轴的夹角为 ,则有 表示单元边界上均匀分布的法向力和切向力。...根据曲线积分和定积分之间的关系为 又 因此，面力计算公式为 在划分单元时，应尽可能将集中力作用点作为节点，该集中力即为节点荷载。这样就不必对其进行额外处理。...分布荷载转移到单元节点上必须遵循静力等效原则。 等参数单元（简称等参元）就是对单元几何形状和单元内的参变量函数采用相同数目的节点参数和相同的形函数进行变换而设计出的一种单元类型。
每个程序员都会有一套自己喜欢的，适用自己的提高工作效率的工具。这里主要介绍iMac下的一些开发中用于记录笔记、提高效率的工具。...从去年中逛github的时候看到了目前用的boostnote以后，发现终于找到了一款到目前为止用的很顺手的笔记软件。...下面是个人陆续整理的相关的文章： markdown语法简介 概述：主要介绍Markdown的基本语法以及常用工具 链接：http://blog.bihe0832.com/markdow_intrduce.html...编辑内容的js wiki框架的使用，比较适合对外文档 链接：http://blog.bihe0832.com/remark.js.html 浏览器内容管理 这两个工具在另一篇关乎chrome插件的文章中也有说明...浏览器页面的稍后阅读：OneTab Chrome的速度快，但缺点也很明显，打开的Tab页越多越耗内存，而OneTab的作用是最大限度的帮你节省内存空间，并减轻标签页混乱现象，当您打开的网页非常多的时候，
tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 返回一个执行L2正则化的函数...函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值 现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...示例: import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import layers regularizer = layers.l1_regularizer
我看到过有些 TensorFlow 新手难以理解这额外增加的间接一层工序。同样因为这个原因，TensorFlow 还有一些需要额外学习的概念，比如会话(session)、图、变量范围和占位符。...覆盖度 获胜者：TensorFlow 随着 PyTorch 的发展，我预计这两者之间的差距会缩小至零。但是，TensorFlow 仍然支持一些 PyTorch 并不支持的功能。...对于严重依赖机器学习的服务，我猜想 TensorFlow Serving 可能就是继续使用 TensorFlow 的充分理由。...设备管理 获胜者：TensorFlow TensorFlow 的设备管理的无缝性能非常好。通常你不需要指定任何东西，因为默认的设置就很好。...关于 TensorFlow Fold 的一点说明 2017 年 2 月，谷歌发布了 TensorFlow Fold。这个库构建于 TensorFlow 之上，允许实现更动态的图构建。
这段话表明，在MySQL中，join、cross join和inner join这三者是等效的，而在标准的SQL查询中，这三者是不等效的。到这里，一切就能说得通了。...有兴趣的可以进一步看参考博客4，介绍了三种表连接的算法。...也就是说，left join连表的结果集包含了T1中的所有行记录。与之不同的是，inner join只返回T1表和T2表能匹配上的记录。...那么，如果where中的查询条件能保证返回的结果中一定不包含不能被T2匹配的T1中的记录，那就可以保证left join的查询结果和inner join的查询结果是一样的，在这种情况下，就可以将left...join的结果集中一定没有不能被T2匹配的T1中的记录。
我看到过有些 TensorFlow 新手难以理解这额外增加的间接一层工序。同样因为这个原因，TensorFlow 还有一些需要额外学习的概念，比如会话（session）、图、变量范围和占位符。...覆盖度 获胜者：TensorFlow 随着 PyTorch 的发展，我预计这两者之间的差距会缩小至零。但是，TensorFlow 仍然支持一些 PyTorch 并不支持的功能。...对于严重依赖机器学习的服务，我猜想 TensorFlow Serving 可能就是继续使用 TensorFlow 的充分理由。...设备管理 获胜者：TensorFlow TensorFlow 的设备管理的无缝性能非常好。通常你不需要指定任何东西，因为默认的设置就很好。...关于 TensorFlow Fold 的一点说明 2017 年 2 月，谷歌发布了 TensorFlow Fold。这个库构建于 TensorFlow 之上，允许实现更动态的图构建。
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
作者 | 小猴锅 出品 | 磐创AI团队 CIFAR-10项目 Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和...图2 CIFAR-10数据集文件 数据预处理 我们先导入需要用到的包： 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 import pickle...ResNet（图4右），34层是按有参数更新的层来计算的，图4所示的34层ResNet中有参数更新的层包括第1层卷积层，中间残差部分的32个卷积层，以及最后的一个全连接层。...如图4所示，ResNet中主要使用的是3X3的卷积核，并遵守着两个简单的设计原则：（1）对于每一层卷积层，如果输出的特征图尺寸相同，那么这些层就使用相同数量的滤波器；（2）如果输出的特征图尺寸减半了，那么卷积核的数量加增加一倍...ResNet的第一层是66个7X7的卷积核，滑动步长为2；接着是一个步长为2的池化层；再接着是16个残差块，共32个卷积层，根据卷积层中卷积核数量的不同可以分为4个部分，每个部分的衔接处特征图的尺寸都缩小了一半
作者 | 小猴锅 出品 | 磐创AI团队 Chars74K项目 字符识别是一种经典的模式识别问题，字符识别在现实生活中也有着非常广泛的应用，目前对于特定环境下的拉丁字符识别已经取得了很好的效果，但是对于一些复杂场景下的字符识别依然还有很多困难...图1 Chars74K数据集示例（自然场景中采集的英文字符数据集） 数据集解压之后的目录结构如图2所示，解压之后的数据集包括“BadImg”和“GoodImg”，“BadImg”中的图片质量较差，因此我们使用...下载地址：https://pan.baidu.com/s/1KP5JRO-M87fN-93VOsSCag 接下来我们开始实现数据处理部分，首先导入需要的包： 1 import tensorflow as...tf 2 from tensorflow.keras import layers 3 import datetime 4 import numpy as np 5 from PIL import...图3 VGG-Net-16网络结构 VGG-Net中全部使用大小为3X3的小卷积核，希望模拟出更大的“感受野”效果，VGG-Net中的池化层均使用的是大小为2X2的最大池化。
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
数据契约是对用于交换的数据结构的描述，是数据序列化和反序列化的依据。在一个WCF应用中，客户端和服务端必须通过等效的数据契约方能进行有效的数据交换。...一、数据契约的等效性 数据契约就是采用一种厂商中立、平台无关的形式（XSD）定义了数据的结构，而WCF通过DataContractAttribute和DataMemberAttribute旨在给相应的类型加上一些元数据...简言之，如果承载相同数据的两个不同数据契约类型对象最终能够序列化出相同的XML，那么这两个数据契约就可以看成是等效的数据契约。...等效的数据契约具有相同的契约名称、命名空间和数据成员，同时要求数据成员出现的先后次序一致。...这两个特性，确保了它们的对象最终序列化后具有相同的XML结构，所以它们是两个等效的数据契约。
1、先讲结论 border-radius 这个 css 属性大家应该使用得非常娴熟，现实中用到的场景基本都是四个圆角一致的情况。...2、原因分析 第 1 个知识点是 border-radius 的写法，最全的写法是这样的，记住这张图就行： ? 详细教程可参考《CSS Border-Radius Can Do That?》...标准中关于曲线重叠的说明 简单翻译为：角曲线不得重叠：当任意两个相邻边框半径的总和超过边框的长度时，UA（标准实现方）必须按比例减少所有边框半径的使用值，直到它们没有重叠 我们知道两个前提： 每一条边最高可用长度也就...3、小工具 + 小练习 如果对 border-radius 的写法不太熟也没关系，有个在线工具可以帮你更好的理解。...：张鑫旭教程，行文幽默，讲解清晰详细 了解 border-radius 的原理：用例子讲解 border-radius 的原理 CSS border-radius:50%和100%的区别：本文主要是讨论
几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序 而CUDNN是为了加速神经网络用的 二： 卸载TensorFlow 先介绍卸载， 如果你的tensorflow是用pip安装的，...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...注意：这个版本搭配不是唯一的，首先你要了解你电脑的显卡是什么类型，然后根据你的显卡类型选择cuda的版本，在根据cuda的版本选择cudnn的版本，最后再根据前面两种的搭配选择tensorflow的版本...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为
TensorFlow Probability为你提供解决这些问题的工具。此外，它还继承了TensorFlow的优势，例如自动微分，以及通过多种平台（CPU，GPU和TPU）扩展性能的能力。...什么是TensorFlow Probability？ 我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...TensorFlow Probability结构图。 第0层 TensorFlow的数值运算。...它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...对于训练，我们建立损失函数，它包括两项：预期的负的对数似然和KL散度。我们通过蒙特卡罗近似预期的负对数似然。而KL散度作为层的参数，通过正则化项添加。
本文转载自机器之心 TensorFlow 2.0 带来了大量改变。谷歌工程师 Cassie Kozyrkov 表示：之前的 TensorFlow 已死，而新版 TensorFlow 使它获得重生。...TensorFlow 的 logo？还是回答真/假判断题的字母？ 去年我写了 9 件关于 TensorFlow 你需要了解的事。但是你需要明确知道的一件事是：TensorFlow 2.0 到来了！...欢迎来到 TensorFlow 2.0。 这是一次颠覆性的改造。TensorFlow 2.0 的到来将对每个行业造成巨大的连锁反应，等着瞧吧。...你不是一个人——每个人对 TensorFlow 1.x 教程的感觉都是这样的…… TensorFlow 的核心优势在于性能。...迁移 我们知道升级到新版本是一项艰苦的工作，尤其是当这些变化如此巨大时。如果你准备将代码库迁移至 2.0，那么你并不孤单，Google 将执行同样的操作，谷歌拥有世界上最大的代码库。
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