性能是机器学习 (ML) 研究和生产解决方案成功与否的关键因素。提升模型训练的速度可加快迭代并减少开销。有时候，这也是实现特定机器学习解决方案的一项基本要求。但是，要明确需要优化哪些部分却并非易事。我们需要思考是需要优化特定算子 (op)，亦或是输入流水线？为帮助解答这类问题，我们开发了一套用于 TensorFlow 的综合性能分析工具：TensorFlow Profiler。这套工具除了能捕捉多
1. variable_scope的使用首先，使用variable_scope可以很方便的管理get_varibale。如何确定 get_variable 的 prefixed name?1.1 variable scope是可以嵌套的:import tensorflow as tf
with tf.variable_scope("tet1"):
var3 = tf.get_variab
转载
2024-04-14 15:21:44
45阅读
用到变量名了，就涉及到了名字域的概念。通过不同的域来区别变量名，毕竟给所有变量都直接取不同名字还是有点辛苦的。主要是name_scope和variable_scope，name_scope 作用于操作，variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量。当然还有个更直观的感受就是：在tensorboard 里可视化的时候用名字域进行封装后会更清晰。之所以设置n
转载
2024-04-20 18:31:00
24阅读
引子 前面写过一篇博文《TensorFlow学习笔记（六）》，其内容主要介绍的就是name_scope/variable_scope的使用，不过并没有明确地对这二者的使用场景进行区分，所以本文将清晰地给出name_scope / variable_scope的应用场景。
转载
2022-05-18 20:48:37
256阅读
介绍 maven 的 dependency 标签的 scope 属性。compile：默认值，对编译classpath、测试classpath、运行classpath都有效。provided：编译和测试可用，不会被传递依赖，不会被打包。test：测试时可用，不会被打包，不会被传递依赖。runtime：运行和测试时需要，但编译时不需要。
接着 scope 属性的讲
Tensorflow函数——tf.variable_scope（）详解 tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=N
转载
2024-03-05 22:50:31
43阅读
public class MyRunnable implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println("设置线程的优先级"); }}public class MyRunnableTest { public static void main(String[] args) {
@Scope(value=ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE)这个是说在每次注入的时候回自动创建一个新的bean实例@Scope(value=ConfigurableBeanFactory.SCOPE_SINGLETON)单例模式，在整个应用中只能创建一个实例@Scope(value=WebApplicationContext.S
转载
2024-01-17 11:29:41
83阅读
摘自《Spring 解密》scope用来声明IOC容器中的对象应该处的限定场景或者说该对象的存活空间，即在IOC容器在对象进入相应的scope之前，生成并装配这些对象，在该对象不再处于这些scope的限定之后，容器通常会销毁这些对象。打个比方吧！我们都是处在社会（容器）中，如果把中学教师作为一个类定义，那么当容器初始化这些类之后，中学教师只能局限在中学这个场景中，中学，就可以看做中学教师的scop
转载
2024-04-17 06:02:53
168阅读
name_scopeif __name__ == '__main__': with tf.name_scope("scope1"): v1 = tf.get_variable("var1", [1,2], dtype=tf.float32) v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32) v3
原创
2022-01-14 10:37:27
503阅读
Tensorboard可视化简介TensorBoard是一款为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化发布的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到
转载
2020-10-14 15:03:00
96阅读
2评论
# Java中的Scope默认值实现指南
在Java编程中，Scope（作用域）是一个非常重要的概念。每个变量在程序的某个部分都有其可见性和生命周期。理解作用域的默认值设置，可以帮助你在开发时提高代码的健壮性和可维护性。本文将详细介绍如何为变量设置默认值，并提供分步骤的示例和代码实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解实现Scope默认值的基本流程。下面的表格展示了这个流程：
|
概述Java 8中的接口现在支持在声明方法的同时提供实现。 通过两种方式可以完成这种操作，其一，Java8允许在接口内声明静态方法；其二，Java8引入了一个新功能，叫默认方法，通过默认方法你可以指定方法的默认实现。 换句话说，接口能够提供方法的具体实现。因此，实现接口的类如果不显式地提供方法的具体实现，就会自动继承默认的实现。这种机制可以使你平滑地进行接口的优化和演进。概述默认方法默认方法是Ja
转载
2023-11-02 20:24:31
68阅读
scope的分类compile(编译范围)默认就是compile，什么都不配置也就是意味着compile。compile表示被依赖项目需要参与当前项目的编译，当然后续的测试，运行周期也参与其中，是一个比较强的依赖。打包的时候通常需要包含进去。test(测试范围)scope为test表示依赖项目仅仅参与测试相关的工作，包括测试代码的编译，执行。比较典型的如junit。runntime(运行时范围)r
转载
2024-02-29 21:50:40
10阅读
上一篇我介绍了Tensorflow中张量的静态和动态特性。这一篇我会说一说如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。
原创
2022-07-21 11:40:05
93阅读
name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入门笔记 当一个神经网络比较复杂、参数比较多时，就比较需要一个比较好的方式来传递和管理这些参数。而Tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取变量的机制。通过这个机制，
转载
2018-04-29 14:33:00
139阅读
2评论
前言Maven 的哲学思想是，约定优于配置（Convention Over Configuration），Maven 依赖中 scope 的默认值是compileScope 指定了依赖（第三方jar包）的 作用范围作用范围包括，所在项目的测试、编译、运行、打包等生命周期其中，编译和运行还分为测试代码的编译和运行非测试代码的编译和运行在POM 4中，<dependency>中
转载
2024-07-04 18:42:52
37阅读
欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 来源 欢迎使用Markdo
在Maven的依赖管理中，经常会用到依赖(dependency)的scope设置。Scope的使用值和说明compile 编译范围，默认scope，在工程环境的 classpath（编译环境）和打包（如果是WAR包，会包含在WAR包中）时候都有效。provided 容器或JDK已提供范围，表示该依赖包已经由目标容器（如tomcat）和JDK提供，只在编译的classpath中加载和使用，打包的时候
转载
2024-06-19 09:58:58
247阅读
