洋石灰儿的博客

sessionConfig = tf.ConfigProto()#配置session参数sessionConfig.gpu_options.allow_growth = True#gpu按需分配sess = tf.Session(config=sessionConfig)sess.run(tf.global_variables_initializer())saver = tf.train...

字符串转化为jsondict#eval()——多层使用就不行了a='{"a":{"b1":1,"b2":2}}'eval(b)#常用方式 json.loads(str)import jsonprint( json.loads(str))#正则中，|前后是两部分，选择时，需要加入(？: A | B)s = 'I have a dog , I have a cat're.fin...

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flattenfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2Dfrom keras.layers.recurrent import LSTM​ https://blog.c...

激活函数tf.sigmoid(x)tf.tanh(x)tf.softsign(x)tf.nn.relu(x)tf.nn.elu(x)tf.nn.bias_add(values,bias)损失优化方法tf.train.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=,use_locking=,name=)tf.tra...

one-hoton_value=1,表示对应的编码，填充值为1off_value=0,表示非对应的编码，填充值为0depth=5,表明 维度为5sess.run(tf.one_hot(indices = [1, 3, 2, 4], depth=5, on_value = 1, off_value = 0, axis = 1 , name = "a"))​ 输出：#axis=...

X=[ 205, 667, 1129, 1591, 2054]),y1=X-0.5y2=X+0.5阴影填充plt.fill_between(range(len(X)),y1,y2,alpha=0.1,color='g')#在(y1,y2)之间 填充阴影，aipha表示阴影透明度，color指定颜色添加对应的数值for i in range(len(X)): plt(i...

multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、star...

最常用激活函数公式（1）what and why直观的作用就是进行非线性操作，将输入信号input线性加权，再进行非线性操作。神经网络模拟生物神经元的工作原理，人工神经元的工作是将神经质传输到突出，突出将各个神经质进行进一步操作，权衡后再向下一个神经元传输神经质。可以自行查询生物神经元的工作原理。激活函数的性质： 非线性——从后面的各个激活函数的公式可以明显看出。原因是：...

TensorFlow.nn.http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.htmlNeural NetworkActivation Functions tf.nn.relu(features, name=None)tf.nn.relu6(features, name=None)tf.nn.softplus(features...

python2.7 anaconda jupyter notebook （一）sys 中文显示，如何在网页上显示print问题1.为使jupyter notebook能够处理中文，需要转化为utf-8编码，方法如下：# -*- coding:utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")会发现，此时使用print时，...

# -*- coding:utf-8 -*-#import sys#reload(sys)#sys.setdefaultencoding("utf-8")import tensorflow as tfsess=tf.Session()import numpy as np#tensor生成tens1=tf.constant([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])...