面向对象一、面向对象简单介绍：1 class Test(): #类的定义
2 car = "buick" #类变量，定义在类里方法外，可被对象直接调用，具有全局效果
3 def __init__(self): #构造方法
4 self.name = 1 #成员变量，可以在类的不同方法间调用,也可以由类创建的对
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2024-10-23 15:21:36
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在上一篇文章Python中的可迭代对象、迭代器和生成器中我们了解了这三个概念。下面我们就来自定义一个可迭代对象。
class School:
def __init__(self, students: list):
self.student_list = students
为了把这个类变成可迭代的，我们需要实现__iter__方法，并返回这个类的迭代器。
class School:
原创
2024-04-18 23:14:57
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TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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TensorFlow定制模型和训练算法（上）5、自定义层要构建自定义的有状态层（有权重的层），需要创建Keras.layers.Layer类的子类。 例如（实现Dense层的简化版本）：class MyDense(keras.layers.Layer):
def __init__(self, units, activation=None, **kwargs):
//负责处理标准参
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2024-06-22 21:20:33
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class Square(): def __init__(self, start, stop): self.value = start - 1 self.stop = stop def __iter__(self): return self def __next__(self): if
原创
2021-10-28 11:38:35
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添加自定义op本文介绍如何在tensorflow中增加一个新得OP以及op对应得kernel，还有如何编译和使用新增加得op。1.新增加op对应得kernel实现，新的op ZeroOutOp类继承自OpKernel，重新实现Compute接口，在该接口内实现op对应得kernel（tensorflow/core/user_ops/zero_out.cc cpu设备上的实现）：REGISTER_O
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2024-03-27 20:15:10
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今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法
import tensorflow as tf
#自定义全连接层
class Linear(tf.keras.layers.Layer):
#在__init__中进行所有
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2024-05-15 12:31:22
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tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API
接下来我就使用tensorflow实现VGG16去训练数据背景介绍：2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络，文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"，如VGG16
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2024-02-18 13:20:39
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class MyIterator: def __init__(self,x=2,xmax=100): self.__mul,self.__x=x,x self.__xmax=xmax def __iter__(self):#定义迭代器协议的方法，返回类自身 return self def __next__(self
原创
2022-08-01 18:20:07
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常量、变量、占位符、会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西，tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型。常量tf.constant()tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型常用是在运行过程中不会改变的量，如作线性回归Y = w*X + b ，知道一系列(X, Y) ，通过梯度下降找w和b，X和Y的值在程序运行时就不会去改变，只不断
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2024-05-08 09:33:09
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在开发的时候，经常会在页面上迭代输出一个集合中的内容，可以用在jsp页面上写脚本输出，这样比较麻烦，而且代码量很大，也不易维护。更好的方法是使用JSTL或Struts中的标签，代码简洁而且符合设计模式，这里我们使用JSP中的自定义标签，来实现和JSTL中的标签类似的功能。这里主要用到了TagSupport中的doStartTag和doAfterBody方法。
代码如下：
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精选
2011-03-22 13:22:24
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一图看懂tensorflow模型存储和恢复一图讲解仅保存权重和偏置模型的保存方法 一图讲解每次跟随教程进行深度学习模型训练过程中，都要把下载数据，搭建模型，训练模型，预测的过程走一遍，尤其是我们针对同一个数据进行不同方向学习的时候，我们要把一个相同的模型来回跑数次，大量的时间写重复的代码会极大的降低我们的学习积极性，那么如何将我们计算好的模型封装起来，下次遇到相同情况直接调用呢？下面我将结合te
tensorflow 自定义 op
可能需要新定义 c++ operation 的几种情况：
现有的 operation 组合不出来你想要的 op
现有的 operation 组合 出来的 operation 十分低效
如果你想要手动融合一些操作。
为了实现你的自定义操作，你需要做一下几件事：
在 c++ 文件中注册一个新op： Op registration 定义了 op 的功能接口，它和 o
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2021-08-26 14:14:15
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import numpy as npimport tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python.framework import
原创
2022-07-09 00:01:05
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这篇教程是翻译Morgan写的TensorFlow教程，作者已经授权翻译，这是原文。目录TensorFlow学习系列（一）：初识TensorFlowTensorFlow学习系列（二）：形状和动态维度TensorFlow学习系列（三）：保存/恢复和混合多个模型TensorFlow学习系列（四）：利用神经网络实现泛逼近器（universal approximator）TensorFlow学习系列（五）
目录tensorflow 自定义层扩展tf.keras.Layer类并实现init()build()add_weight()组合层创建ResNet残差快实例对象调用build()函数查看模型整体 tensorflow 自定义层通常机器学习的模型可以表示为简单层的组合与堆叠，使用TensorFlow中的tf.keras来构建模型。 扩展tf.keras.Layer类并实现init：在其中执行所有与输
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2024-05-16 15:08:09
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官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（
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2024-01-30 06:37:52
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自定义模型 4.3自定义层 通过对 tf.keras.layers.Layer 进行子类化并实现以下方法来创建自定义层：build：创建层的权重。使用 add_weight 方法添加权重。call：定义前向传播。compute_output_shape：指定在给定输入形状的情况下如何计算层的输出形状。 或者，可以通过实现 get_config 方法和 from_config 类方法序列化层。cla
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2024-04-08 07:58:29
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函数里也只能用 TF自己的算子 对tensor操作import tensorflow as tfbatch_size = 4hidden_size = 2input_ten
原创
2022-07-19 11:38:25
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