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RSS订阅转载 tensorflow 语法小结
创建一个一行两列的矩阵matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])1创建一个两行一列的矩阵matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])1矩阵相乘tf.matmul(matrix1, matrix2)1启动默认图.sess = tf.Session()result = sess.run(product)### 任务完成, 关闭会话.sess.clo...
2018-07-01 15:30:24
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原创 关于python的取整
1.高斯取整int取整相当于matlab里的高斯取整，对于一个数值，只取小数点前的整数，如：In [70]: int(-3.14)Out[70]: -3In [71]: int(3.14)Out[71]: 3In [72]: int(-3.75)Out[72]: -3In [73]: int(3.75)Out[73]: 32.四舍五入round(x[, n]) 默认四舍五入整取...
2018-06-29 18:37:37
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原创 python 类的构造、初始化、析构及单例的实验
class OpenFile(object): def __init__(self, name=None): print('执行%s的init方法'%name) self.name = name self.f = None def __new__(cls, *args, **kwargs): print('执行%s的...
2018-06-16 16:33:36
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转载 Numpy高维数据的理解
Numpy高维数据的理解当实际处理多维变量时，尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库，比如，图片数据批次其形状为：N×H×W×CN×H×W×C, 高维序列格式存在难以理解的问题。因此如何读懂这些高维序列是一个很基础的问题。列表和1-D Numpy array 如何检索一个列表中的元素，上图给出了很好的描述嵌套列表和2-D Numpy序列当嵌套两个List事情就变得很有趣了。2-D表示：矩...
2018-06-13 14:55:13
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原创 numpy维的理解
In [111]: a = np.arange(24).reshape((2,3,4))In [112]: aOut[112]:array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19],...
2018-06-13 00:36:12
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原创 使用协程进行分块下载的实例
看协程asyncio有点云里雾里，原理是明白了，但总要有点实际应用吧，协程对于IO密集有着天然的优势，aiohttp还没看，谨以此例先体验下协程的实际应用。1.着先获取待下载文件的大小 size下载文件的大小通常都在headers里的"Content-Length",所以先读取一下header获得sizeresp = requests.head(url)size = int(resp.heade...
2018-06-10 23:29:51
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空空如也
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