现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型。1. 环境配置为了能在 C/C++ 中调用 Python，我们需要配置一下头文件和库的路径，本文以 Code::Blocks 为例介绍。 在 Build -> Project options 添...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。...
我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos].“encoder input : I was hooked almost immediately.[pad][pad][pad]” “decoder input : [pad]” “target : [pos]”由于此结果非常特殊,我想知道是否有人知道会导致这种...
我正在努力在TensorFlow中实现K-Nearest Neighbor.我认为要么我忽略了一个错误,要么做了一些可怕的错误. 以下代码始终将Mnist标签预测为0.from __future__ import print_functionimport numpy as np import tensorflow as tf# Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataK = 4 mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)# In this example, we limit mnist data Xtr, Ytr...
??????????????????????????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。1 LeNet-5模...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系...
导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 train_y = 2 * train_x + noise # 给每一个点加上噪音 # print(noise) plt.plot(train_x, train...
我正在寻找在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现.我已经实现了几个使用低级API的前馈网络.这有助于我理解人工神经网络的内部运作.我是否可以对RNN执行相同的操作,或者是否建议使用LSTM单元的Tensorflow实现(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)？我没有在Tensorflow中发现任何RNN的低级实现.我在哪里可以找到这样的低级实现？ Tensorflow是否专门为此而设计？我从哪里开始？我希望我的一些问题可以在这里得到解答解决方法:1)使用t...
Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。 深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这...
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学. softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络对答案的信心. 然而,sigmoid输出是谨慎的.它的正确或不正确.你必须编写代码来自己计算概率. 就网络的性能而言. Softmax通常比sigmoid提供更好的准确性....
hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明： 使用原生java语言实现Map-reduce程序 hadoop准备好数据hadoop之steaming介绍 hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的...
map阶段# -*- coding: utf-8 -*- import sysfor line in sys.stdin:line = line.strip()words = line.split()for word in words:print("%s\t%s" % (word, 1))reduce阶段# -*- coding: utf-8 -*- import syscurrent_word = None current_count = 0 word = Nonefor line in sys.stdin:word, count = line.split(\t, 1)try:count = int(count)except ValueError:continueif current_word == word:current_count += countelse:if curre...
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速度很快。缓存就是把一些数据暂时存放于某些地方，可能是内存，也有可能硬盘。 在使用Scrapy爬网站的时候，产生出来的附加产物，因为在Scrapy爬取的时候，CPU的运行时间紧迫度不高（访问频次太高容易被封禁），借此机会难得来上一下，让自己的内存解放一下。 算法原理： 通过将要缓存的数据用二进制展开，得到的二进制数据映射到缓存字段上，要检验是否已经缓...
from functools import wrapsdef cache(func):cache = {}@wraps(func)def wrap(*args):if args not in cache:cache[args] = func(*args)return cache[args]return wrapclass Solution:@cachedef fib(self, N):if N < 2:return Nelse:return self.fib(N - 2) + self.fib(N - 1) 或者 import functools class Solution:@functools.lru_cache(maxsize=None)def fib(self, N):""":type N: int:rtype: int"""if N <= 1:return Nelse:ret...
题目：基于RabbitMQ rpc实现的主机管理，下面就来具体介绍一下。需求：可以对指定机器异步的执行多个命令例子：>>:run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4 task id: 45334 >>: check_task 45334 >>:注意，每执行一条命令，即立刻生成一个任务ID,不需等待结果返回，通过命令check_task TASK_ID来得到任务结果README 1 基于RabbitMQ rpc实现的主机管理 2 可以对指定机器异步的执行多个命令 3 例子： 4 >>:run "df -h" --hosts ...