''' Created on May 24, 2017 @author: p0079482 ''' #使用程序输出日志 import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: tf.initialize_all_variables().run() for i in range(TRAINING_STEPS): xs,ys=mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE) #每1000轮记录一次运行状态 if i%1000==0:

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:

Table of Contents 1. timeit的功能和用法 2. 其它 3. 参考资料 timeit的功能和用法 timeit 模块提供了测试一小段代码运行时间的功能.我前面有一篇文章用它来测试定义 __slots__ 对对象访问速度的提升情况,参见这里 . 官方文档 上有下面这样的使用例子: # 从命令行调用 python -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])' # 从REPL调用 >>> imp

方法1 import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime).seconds 方法 2 start = time.time() run_fun() end = time.time() print end-start 方法3 start = time.clock() run_fun() end =

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio

我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候. 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes=[0, 1, 2] 举例: def calc_mean_variance(): """ 计算均值和方差 :return: """ img = tf.Variable(

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo

Python3.7 源码下载: https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 解压源码: tar -zxvf Python-3.7.0.tgz -C ~ 安装源码编译所需的各种依赖库:(Ubuntu16.04环境下) sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev  libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev li

突然想准确的测试一下Java代码的执行时间,在网上找了一会.发现基本有以下两种方法:第一种是以毫秒为单位计算的. Java代码 //伪代码 long startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间 doSomeThing();  //测试的代码段 long endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间 System.out.println("程序运行时间: "+(end-start)+&quo

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L

二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 predictions = tf.argmax(predict, 1) actuals = tf.argmax(real, 1) ones_like_actuals = tf.ones_like(actuals) zeros_like_actuals = tf.zeros_like(actuals) ones_like_predictions = tf.o

在tensorflow里可以通过tf.device函数来指定每个运行的设备,可以是GPU也可以是CPU,比如CPU在tensorflow里的名称为/cpu:0,即便电脑里有多个CPU,tensorflow也并不会去区分它们,但是每台设备上的GPU名称却是不一样的,第N个GPU的名称为/gpu:n,第一个GPU名字为/gpu:0,第二个为/gpu:1,以此类推. 此外,tensorflow提供了快捷的方式查看运行每一个运算的设备,也就是在生成会话的时候设置log_device_placement参

using System.Diagnostics; private Stopwatch stw = new Stopwatch(); stw.Start(); stw.Stop(); MessageBox.Show("程序共运行时间:" + stw.Elapsed.Seconds.ToString() + "秒");

# 当计算图创建成功时 # 你就可以运行这个计算图,然后生成一个新的张量 # 并且得到这个张量指向的计算图中具体的数值 #这个功能在debug的时候非常有必要 #最简单获得张量具体值的方法是使用Tensor.eval method import tensorflow as tf constant = tf.constant([1, 2, 3]) #进行点乘,对应位置的元素相乘 tensor = constant * constant init = tf.global_variables_init

double Time = (double)cvGetTickCount();//  算法过程Time = (double)cvGetTickCount() - Time ; printf( "run time = %gms\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000) );//毫秒 printf( "run time = %gs\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000000) );//秒

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int main( void ) { long i = 10000000L; clock_t start, finish; double duration; printf( "Time to do %ld empty loops is ", i ); start = clock(); while( i-- ) ; finish = clo

计算运行时间及内存使用,代码如下: <?php //开始计时 $HeaderTime = microtime(true);//参数true表示返回浮点数值 //代码 //... printf(" total run: %.2f s<br>". "memory usage: %.2f M<br> ", microtime(true)-$HeaderTime, memory_get_usage() / 1024 / 1024 ); ?>

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

XLA(Accelerated Linear Algebra),线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler),优化TensorFlow计算.即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA,有助于硬件加速.XLA还在试验阶段.https://www.tensorflow.org/versions/master/experimental/xla/ . XLA优势.线性代数领域专用编译器,优化TensorFlow计算

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 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 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf