从helloworld开始mkdir 1.helloworld
cd 1.helloworld
vim helloworld.py代码:# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf
# 设置了gpu加速提示信息太多了，设置日志等级屏蔽一些
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_L
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2024-05-10 01:09:54
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TensorFlow中变量的作用主要是用来保存和更新神经网络中的参数，TensorFlow提供了tf.Variable函数来创建和初始化变量。TensorFlow提供了许多的随机生成函数和常数生成函数来初始化变量。一、随机生成函数1、tf.random_normal函数，随机参数分布使用的是正态分布，主要参数包括平均值、标准差、取值类型import tensorflow as tf
if __n
一.安装目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原
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2024-08-19 12:06:45
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# Java TensorFlow Graph 初始化教程
在机器学习和深度学习的实践中，TensorFlow是一个非常强大的工具，而在Java环境中使用TensorFlow也越来越普遍。本指南将逐步教你如何在Java中初始化一个TensorFlow图（Graph）。我们将如何进行整个流程拆解并逐步实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先定义一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
第一步：安装nni的安装通过pip命令就可以安装了。并且提供了example供参考学习。系统配置要求：tensorflow，python >= 3.5# 安装nni
python3 -m pip install --upgrade nni
# 示例程序，用于学习
git clone https://github.com/Microsoft/nni.git
# 如果想运行
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2024-10-14 14:16:59
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DL之DNN优化技术：DNN中权重初始值优化【Xavier初始值】的简介、使用方法详细攻略目录【Xavier初始值】的简介【Xavier初始值】的使用方法【Xavier初始值】的简介 Xavier Glorot等人的论文中推荐的权重初始值(俗称“Xavier初始值”)。现在，在一般的深度学习框架中，Xavier 初始值已被作为标准使用。...
原创
2021-06-15 20:31:32
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卷积层高斯初始化 从均值为0，方差为1的高斯分布中采样，作为初始权值。PyTorch中的相关函数如下：torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)kaiming高斯初始化 由FAIR的大牛Kaiming He提出来的卷积层权值初始化方法，目的是使得每一卷积层的输出的方差都为1，具体数学推导可以参考论文[1]. 权值的初始化方法如下： Wl~N(0,2(1
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2024-05-07 20:32:13
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一、前述ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层，称为DNN只有一个隐藏层是多层感
原创
2022-12-30 16:45:31
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1.共享变量用途在构建模型时，需要使用tf.Variable来创建一个变量（也可以理解成节点）。当两个模型一起训练时，一个模型需要使用其他模型创建的变量，比如，对抗网络中的生成器和判别器。如果使用tf.Variable，将会生成一个新的变量，而我们需要使用原来的那个变量。这时就是通过引入get_Variable方法，实现共享变量来解决这个问题。这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重。2.使用g
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2024-05-28 10:11:25
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文章目录一、初始化为常量（一维数组，多维数组）`tf.constant_initializer(valu
原创
2019-01-25 21:49:06
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一、tensorboard的简介tensorboard是tensorflow集成的一个可视化工具，用于展示模型运行过程中的一些特征，包括运行时间、中间数据的图形化展示等等（详细看官方解释）。本文主要介绍tensorflow profiler的使用方法。二、安装1. 保证已经成功安装了以下内容TensorFlow >= 2.2.0TensorBoard >= 2.2.0tensorboa
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2024-05-13 19:51:28
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文章目录1、最简单2、virtual env3、云端配置3.1 原因3.2 主流云环境3.3 说明 1、最简单最简单的TensorFlow环境配置方式，没有之一，那就是在win环境安装Anaconda ，利用Anaconda 自带的Anaconda Navigator安装TensorFlow，如下图所示： 这里还可以根据开发者需求更改TensorFlow的版本： 在安装好TensorFlow之后，
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2024-04-18 10:43:41
50阅读
1. 初始化为常量
tf中使用tf.constant_initializer(value)类生成一个初始值为常量value的tensor对象。
constant_initializer类的构造函数定义：
def __init__(self, value=0, dtype=dtypes.float32, verify_shape=False):
self.value = value
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2018-04-21 22:14:00
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首先查看是否使用了import cv2 如果有import cv2，说明是opencv的问题 因为如果你的opencv是本地编译的，那么很可能使用了cudnn进行编译，那么这个cv2就会占用显存，并且和tensorflow冲突。 解决办法：重新编译opencv: http://www.cnblogs
原创
2022-07-15 17:23:26
262阅读
目录1 参数初始化1.1 基于固定方差的参数初始化1.2 基于方差缩放的参数初始化1.3 正交初始化2 批量归一化（Batch Normalization）2.1 批量归一化参考正文1 参数初始化神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，在使用梯度下降法进行网络参数优化时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率（梯度消失和梯度爆炸问题）和泛化能力（局部最优解问题）。参数初始化的方式通常有以下三
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2023-11-06 13:15:05
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【SerDe】 –用于做序列化和反序列化 –构建在数据存储和执行引擎之间，对两者实现解耦【Beeline】 –要与HiveServer2配合使用 –服务端启动hiveserver2 –客户端通过beeline两种方式连接到hive –beeline -u jdbc：hive2://localhost：10000/default -n root –beeline beeline>!connec
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2023-11-24 06:40:53
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总体说明 新买来的硬盘，通过USB口插在电脑上时显示不出来。(如下图) 这种情况可能是硬盘尚未初始化造成的。Microsoft网站上有一个详细的新硬盘初始化方法可供参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows-server/storage/disk-management/initialize-new-disks&
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2023-05-18 15:18:25
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一、各种初始化的形式 二、默认初始化 定义变量时没有指定初值（此时变量被赋予了“默认值”） 内置类型：①全局变量被初始化为0，②局部变量不被初始化（值是未定义的） 类类型：①有默认构造函数则由默认构造函数初始化，②无默认构造函数同内置类型 三、拷贝初始化 使用等号=初始化一个变量（编译器把等号右侧的
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2018-03-24 08:48:00
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最近看了些书, 发现其中一些都对init的设计方法做了些说明, 这里总结下:当然, 和NSCoding协议相关的对象要另外考虑.init方法应当遵循的规则:如果某个类有多个初始化方法,那么应该由其中的一个方法来完成实际的任务,该方法称为指定初始化方法. 其他的初始化方法都应该（直接地或间接地）调用指定初始化方法.指定初始化方法应该先调用父类的指定初始化方法,然后再对实例变量进行初始化.如果某个类的
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2024-03-06 17:15:53
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1 /* 2 初始化块：普通初始化块、静态初始化块(类初始化块) 3 4 下面程序创建了三个类：Root,Mid和Leaf, 5 者三个类都提供了静态初始化块和普通初始化块， 6 而且Mid类里还是用this调用重载构造区，而 7 Leaf使用super显示调用父类指定的构造器 8 */ 9 class Root 10 { 11 static{ 12 ...
原创
2021-08-30 11:31:11
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