如果给你一个问题：“随机产生和为S的N个正整数”， 你会如何做呢？ 针对该问题，解决的方法有很多种。在这篇文章中，我将为大家给出两种比较好理解的解决方法：一个是“尺子法”；另外一个是“锯木头法”。...* @param num 期望产生的随机数个数 * @param sum 所有产生随机数的和 * @return 返回满足和为sum的num个随机正整数组成的数组 */ public...S看成木头的长度，随机产生和为S的N个正整数的问题转换成锯N-1次木头，将产生N段小木头，N段的小木头其长度和就是S。.../*** * * 随机产生和为sum(如10)的num(如5)个正整数 * * * @param num 期望产生的随机数个数 * @param...sum 所有产生随机数的和 * @return 返回满足和为sum的num个随机正整数组成的数组 */ public static int[] random2(int num, int
一、问题背景 在编程中，整数的选择可能看似微不足道，但实际上，它涉及内存使用、性能和准确性的关键问题。选择过大的类型可能会浪费内存和处理能力，而选择过小的类型可能导致数据溢出。...了解您的数据 分析您的数据和应用场景是选择合适整数类型的第一步。了解可能的最大和最小值有助于确定合适的类型。 2. 选择合适的类型 如果您的值在0到255之间，可以选择uint8。...考虑未来扩展 在选择整数类型时，留出一些余地以容纳未来数据范围的可能扩展也是明智的。...uint32 = 123456 四、总结 选择合适大小的整数类型不仅可以提高效率，还可以确保数据的准确性。...通过了解数据的特性和需求，我们可以作出明智的决策，确保我们的代码既高效又可靠。 通过合理选择整数类型，您将在节省资源和保持代码可靠性之间找到平衡点。希望这篇文章能为您的编程实践提供有用的指导。
我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。...1.训练自定义分类器 加载数据 我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。...请参阅下面关于如何使用 TFLite 模型运行推断的 python 代码片段。示例输入是随机输入数据，你需要根据自己的数据更新它。...创建一个新的 Android 项目并遵循以下步骤 将 mnist.tflite 模型放在 assets 文件夹下 更新 build.gradle 以包含 tflite 依赖项 为用户创建自定义视图...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。
因此在 TensorFlow2.0 版本，谷歌将 Keras 纳入进来，成为 tf.keras，到目前为止，TensorFlow 已经更新到 2.8 版本，那么新版本有哪些重要的改进呢？...tf.int32、tf.uint32、tf.int8、tf.uint8、tf.int64； tf.random.normal op 用于在 CPU 上输出数据类型 tf.float32； tf.random.uniform...op 用于在 CPU 上输出数据类型 tf.float32； f.random.categorical op 用于在 CPU 上的输出数据类型 tf.int64。...当为 False 时，.save () 函数不会保存任何已构建的 TRT 引擎；如果为 True（默认），则保留原始行为； TrtGraphConverterV2 提供了一个名为 .summary ()...此外，TensorFlow 2.8.0 在安全方面进行了一些修正，包括修正了执行卷积运算时浮点数被 0 除的问题：CVE-2022-21725；修正了 Dequantize 形状推断中的整数溢出问题：CVE
类型转换 类型转换对性能的影响非常大，并且如果类型转换是自动完成的，不容易被注意到。...目前官方Keras API中没有Huber损失，但tf.keras有（使用类keras.losses.Huber的实例）。就算tf.keras没有，实现也不难！...提示：如果模型提供的功能比层多，为什么不讲每一个层定义为模型呢？技术上当然可以这么做，但对内部组件和模型（即，层或可重复使用的层块）加以区别，可以更加清晰。...还要注意： 如果定义了一个TF函数f(x)，它只返回np.random.rand()，当函数被追踪时，生成的是个随机数，因此f(tf.constant(2.))和f(tf.constant(3.))会返回同样的随机数...实现一个具有层归一化的自定义层（第15章会用到）： a. build()方法要定义两个可训练权重α 和 β，形状都是input_shape[-1:]，数据类型是tf.float32。
面试的岗位是后端java岗位，但是笔试题好像都是统一的一套，其中也涉及到了一些前端及JS的一些问题，其中前端问题印象较深的是如何加速一个网站或者网页？...大哥，我面的是后端的岗位，你这不是在为难我胖虎么，于是随便答了答静态资源分离，CND加速之类的，个人感觉答的还是靠点边的，哈哈。...最后是一道算法题：两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小？没有手写算法的经验，所以直接给跪了。 回到家，打开笔记本记录一下。.../** * 有两个数组a,b，大小都为n,数组元素为任意整数，无序 * 要求：通过交换a,b中的元素，使[数组a元素的和]与[数组b元素的和]之间差的绝对值最小。...* 2、分别在两个数组中找出一个数据，使得这两个数据的差值最接近数组和的差值，然后记录坐标 * 3、交换两个坐标的数据，然后递归执行此过程。
tf.keras是什么 Tensorflow 对kerasAPI规范的实现 相对于tensorflow为后端的keras,Tensorflow-keras与tensorflow结合更紧密 实现在...的model.fit等抽象法 适用于研究人员 Tf.keras支持基于tf.data的模型训练 Tf.keras支持TPU训练 Tf.keras支持tf.distribution中的分布式策略 其他特性...Tf.keras可以与Tensorflow中的estimator集成 Tf.keras可以保存为SavedModel 知识点 分类问题与回归问题 分类问题:输出类型是概率分布 回归问题:...->[0,0,1] One_hot编码,把正整数变为向量表达 生成一个长度不小于正整数的向量,只有正整数的位置处为1,其余位置都为0 平方差损失 \[\frac{1}{n} \sum_{x,...google开源的跨平台数据序列化库 优点 直接读取序列化数据 高效内存使用和速度 灵活,数据前后向兼容,灵活控制数据结构 代码少 强类型数据 TFlite-量化 参数从float变为8bit整数
例如，下面的代码对数据集应用了unbatch()函数（这个函数目前是试验性的，但很有可能加入到以后的版本中）。新数据集中的每个元素都是一个单整数张量，而不是批次大小为7的整数。...例如，下面的代码创建并显示了一个包括0到9的数据集，重复3次，用大小为5的缓存做随机，随机种子是42，批次大小是7： >>> dataset = tf.data.Dataset.range(10).repeat...tf.keras使用数据集 现在可以使用csv_reader_dataset()函数为训练集创建数据集了。注意，不需要将数据重复，tf.keras会做重复。...然后创建张量，具有索引0到4。 接着，创建查找表的初始化器，传入类型列表和对应索引。...首先，需要创建一个包含每个类型嵌入（随机初始化）的嵌入矩阵。
使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这三部曲。...1 模型构建 我们知道，神经网络模型就是层的堆叠，tf.keras提供的Sequential类对象就是层容器，可以轻松实现对层的堆叠，创建网络模型。...进一步的，我们研究一下tf.keras.layers怎么个性化地创建层。...定义神经网络层通过tf.keras.layers模块中的Dense类实现，Dense类构造参数如下： units：指定神经元个数，必须是一个正整数。...：簇的大小，一般在数据集是numpy数组类型时使用 validation_data：验证数据集，模型训练时，如果你想通过一个额外的验证数据集来监测模型的性能变换，就可以通过这个参数传入验证数据集 verbose
创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。 # 查看版本 import tensorflow print(tensorflow....如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。...定义模型 定义模型要求您首先选择所需的模型类型，然后选择体系结构或网络拓扑。 从API的角度来看，这涉及到定义模型的各层，为每个层配置许多节点和激活功能，以及将各层连接在一起成为一个内聚模型。...可以将优化器指定为已知优化器类的字符串，例如，“ sgd ”用于随机梯度下降，或者您可以配置优化器类的实例并使用该实例。
： 实例 打印变量 x 的数据类型： x = 10 print(type(x)) 设置数据类型 在 Python 中，当您为变量赋值时，会设置数据类型： 示例 数据类型 x = "Hello World...： int float complex 为变量赋值时，将创建数值类型的变量： 实例 x = 10 # int y = 6.3 # float z = 2j # complex 如需验证 Python...print(b) print(c) print(type(a)) print(type(b)) print(type(c)) 随机数 Python 没有 random() 函数来创建随机数，但 Python...有一个名为 random 的内置模块，可用于生成随机数： 实例 导入 random 模块，并显示 1 到 9 之间的随机数： import random print(random.randrange...因此，使用构造函数完成在 python 中的转换： int() - 用整数字面量、浮点字面量构造整数（通过对数进行下舍入），或者用表示完整数字的字符串字面量 float() - 用整数字面量、浮点字面量
、随机数生成、图形操作等功能 ·整合C/C++/Fortran代码的工具 ·数组的类型 ·bool_ ·存储为一个字节的布尔值...相当于C语言的int，通常为int32或int64 ·intp ·用于索引的整数，相当于C语言中的size_t，通常为int32或int64...·64位无符号整数 ·float_ ·_float64的简写 ·float16 ·半精度浮点...·copy:可选参数，布尔型，默认值为True，则object对象被复制；否则，只有当_array_返回副本，object参数为嵌套序列，或者需要副本满足数据类型的顺序要求时，才会生成副本。...如果值为True，则传递子类，否则返回的数组将强制为基类数组（默认值） ·ndmin:指定生成数组的最小维数 ·创建随机数组 ·numpy.random.randint
接下来，我将讨论“计算backend”的概念，以及TensorFlow的流行度如何使其成为Keras最流行的backend，为Keras集成到TensorFlow的tf.keras子模块中铺平道路。...为了帮助您（自动）将代码从keras更新为tf.keras，Google发布了一个名为tf_upgrade_v2脚本，该脚本顾名思义可以分析您的代码并报告需要更新的行——该脚本甚至可以执行为您进行升级的过程...您可以利用TensorFlow 2.0和tf.keras的Eager execution和Sessions 使用tf.keras中的Keras API的TensorFlow 1.10+用户将熟悉创建会话以训练其模型...TensorFlow 2.0中的模型和网络层子类化（Model and layer subclassing ） TensorFlow 2.0和tf.keras为我们提供了三种单独的方法来实现我们自己的自定义模型...您不仅可以使用TensorFlow 2.0和tf.keras训练自己的模型，而且现在可以： 采取这些模型，并使用TensorFlow Lite（TF Lite）为移动/嵌入式部署做好准备。
)从均匀分布中输出随机值。...对于整数，至少 maxval 必须明确地指定。在整数情况下，随机整数稍有偏差，除非 maxval - minval 是 2 的精确幂。...参数：shape：一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状.minval：dtype 类型的 0-D 张量或 Python 值；生成的随机值范围的下限；默认为0.maxval：dtype 类型的...0-D 张量或 Python 值.要生成的随机值范围的上限.如果 dtype 是浮点,则默认为1 .dtype：输出的类型：float16、float32、float64、int32、orint64....seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为.name：操作的名称(可选).返回值：用于填充随机均匀值的指定形状的张量.可能引发的异常
今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分，主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。 学会用tf.data去创建数据集，用tf.keras来创建模型，直接上代码。...这里写目录标题 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 2）图片数据预处理 3）模型的创建与训练 4）绘图展示 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 lambda的详情可参考：链接: 关于...import layers import numpy as np import glob import matplotlib.pyplot as plt #使用tf.data来读取数据集 #使用tf.keras..., tf.float32)> 3）模型的创建与训练 #创建模型 model=keras.Sequential() model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation=...repeat()为无限次 train_step_per_epoch=len(image_filenames)//32 history=model.fit(train_dataset,epochs=30
tf.keras API 具有三种不同的编程类型，每种提供不同级别的抽象和可定制性。...每个文件的建议大小为 100 MB 到 200 MB。 应该注意的是TFRecord是可以存储任何类型数据的二进制格式。...tf.train.Feature可以是以下三种类型之一： tf.train.BytesList：用于string或byte信息 tf.train.FloatList：用于float或double信息 tf.train.Int64List...：用于bool，enum和所有整数，例如int32，uint32，int64，uint64等 通过使用以下快捷函数转换标准 TensorFlow 类型，可以将tf.Example消息序列化，写入和读取到...使用 tf.keras 2.0 创建模型 在本节中，我们将学习tf.keras API 的三种主要类型，以定义神经网络层，即： 顺序 API ：这些基于堆叠的 NN 层，可以是密集（前馈）层，卷积层或循环层
如果提供，结果将存储在该张量中# 生成一个形状为 (3, 3) 的正态分布随机数矩阵，均值为0，标准差为1tensor13 = torch.normal(0, 1, size=(3, 3)) tensor13...PyTorch中常见的数据类型：常见类型浮点数类型torch.float32 (或 torch.float): 32位浮点数，单精度。...torch.bfloat16: 16位浮点数，BFLOAT16，一种介于 float16 和 float32 之间的格式。整数类型torch.int8: 8位有符号整数。...torch.complex128: 由两个 64位浮点数组成的复数。其他类型torch.qint8: 量化的 8位整数，通常用于量化神经网络中的权重。...设置数据类型使用torch.tensor传入浮点数元素，或者使用torch.Tensor仅指定维度时，生成的默认是FloatTensor，也可以设置为其它类型的：torch.set_default_tensor_type
，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。...通过设置运算操作的属性可以让运算操作支持不同的张量（tensor）元素类型，例如让向量加法操作运算只接受浮点类型的张量。...张量具有以下两个属性： 数据类型（同一个张量中的每个元素都具有相同的数据类型，例如float32、int32以及string） 形状（即张量的维数以及每个维度的大小） 表2-2所示是张量的形状示例。...使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras...另外tf.estimator中打包了一些标准的模型供我们直接使用，例如逻辑回归、提升树以及随机森林等。
)>) TensorFlow 将推断数据类型，对于浮点数默认为tf.float32，对于整数默认为tf.int32（请参见前面的示例）。...完整列表位于这里，其中包括tf.int32（默认整数类型），tf.float32（默认浮动点类型）和tf.complex64（复数类型）。...tf.int32，默认浮点类型为tf.float32。...=None, name=None) value是要赋予常数的值，dtype是创建的张量的类型，shape是创建的张量的形状，name是可选名称。...but specify anyway 接下来，将所有数据点（x）归一化为float32类型的浮点数范围为 0 到 1。
创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。 # check versionimport tensorflowprint(tensorflow....如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。...定义模型 定义模型要求您首先选择所需的模型类型，然后选择体系结构或网络拓扑。 从API的角度来看，这涉及到定义模型的各层，为每个层配置许多节点和激活功能，以及将各层连接在一起成为一个内聚模型。...可以将优化器指定为已知优化器类的字符串，例如，“ sgd ”用于随机梯度下降，或者您可以配置优化器类的实例并使用该实例。
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