TensorFlow反向传播算法实现 反向传播(BPN)算法是神经网络中研究最多.使用最多的算法之一,用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元,然后用于更新权重. 学习 BPN 算法可以分成以下两个过程: 正向传播:输入被馈送到网络,信号从输入层通过隐藏层传播到输出层.在输出层,计算误差和损失函数. 反向传播:在反向传播中,首先计算输出层神经元损失函数的梯度,然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度.接下来用梯度更新权重. 这两个过程重复迭代直到收敛. 前期准备 首先给网络提供 M 个训练对(X,Y)

一.事务状态:org.springframework.transaction.TransactionStatus isNewTransaction 是否是新事务 hasSavepoint 是否有保存点 setRollbackOnly 设置回滚 isRollbackOnly 是否回滚 flush 刷新 isCompleted 是否完成 二.传播行为 1.传播行为分类 类别 简称 无事务 已有事务 PROPAGATION_REQUIRED Required(必须-默认) 创建一个新的事务 使用该事务

tensorflow运行原理分析(源码)  https://pan.baidu.com/s/1GJzQg0QgS93rfsqtIMURSA

这几天都在分析Spring的源码实现,看到事务管理的部分 我们知道事务的传播特性有下面几种,我标黄的就是最常用的3中传播特性, Sping在发生事务嵌套的时候,会依据内层事务的传播特性,来决定内层是事务的行为 对于传播特性的处理,一定是在外层已经存在事务的情况下进行的, 使用了AOP事务管理 那么在执行外层方法前,进入代理的时候就会调用getTransaction(txAttr)方法来开启事务,此时因为还没有ConnectionHolder创建出来,所以一定会去创建Connection 和 Co

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第三篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第1篇   VGGnet_test.py ----作者:Jiang Wu(吴疆),未经允许,禁止转载--- ---为便于交流学习,本人深入理解代码的同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正--- (1)VGGnet_test.py 阅读时间: 2019/1/7 代码位置:E:\TFFRCNN\lib\networks 调用关系: from .network import Network 代码作用:定义了测试(

转载. https://blog.csdn.net/qpfjalzm123/article/details/83717367 本文只是对spring事务传播实现的流程进行简单的分析,如有不对之处请指出. 配置spring事务管理时,我们会使用DataSourceTransactionManager这个类,它继承了AbstractPlatformTransactionManager,而AbstractPlatformTransactionManager实现了PlatformTransactionM

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data 没用的另一种解决方法:tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集 : input_data和 read_data_sets弃用的解决办法 https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

1.计算的均值和方差是channel的 2.test/predict 或者use_global_stats的时候,直接使用moving average use_global_stats 表示是否使用全部数据的统计值(该数据实在train 阶段通过moving average 方法计算得到)训练阶段设置为 fasle, 表示通过当前的minibatch 数据计算得到, test/predict 阶段使用 通过全部数据计算得到的统计值 那什么是 moving average 呢: 反向传播: 源码:

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 总体逻辑 2.1 注释&思路 2.2 总体代码 0x03 配置数据 3.1 CUB函数 3.1.1 cub::DeviceScan::InclusiveSum 3.1.2 cub::Dev

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 总述 2.1 注释 2.2 代码 0x03 输入 3.1 定义 3.2 切换 0x04 backward 4.1 总体代码 4.2 AllGather 4.2.1 原理 4.2.2 代码 4.

前言: 一般来说,如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话,只要下载相应的包,然后,直接使用pip install tensorflow即可. 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台,这时就无法直接安装了.需要我们下载相应的Tensorflow源码,自已动手编译了. 正文: Tensorflow功能代码庞大,结构复杂:如何快速了解源码结构,就显示尤为重要了. Tensorflow主体结构: 整个框架以C API为界,分为前端和后端两大部分. 前端:提供编译模型

[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 Python 世界 0x03 C++世界 3.1 准备前向传播 3.2 重建桶 3.2.1 计算桶尺寸 3.2.2 同步桶indices 3.2.3 初始化桶 3.3 准备后向传播 3.3.1 重置 3.3.

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 1. 设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3. 初始化 3.1 初始化多worker 3.1.1 MultiWorkerMirroredStrategy 3.1.2 CollectiveAllReduceExte

  编译TensorFlow源码 参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一 环境 ubuntu 16.04.2   (virtualbox 虚拟机) 二  安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

什么是事务传播机制 事务的传播机制,顾名思义就是多个事务方法之间调用,事务如何在这些方法之间传播. 举个例子,方法 A 是一个事务的方法,方法 A 执行的时候调用了方法 B,此时方法 B 有无事务以及是否需要事务都会对方法 A 和方法 B 产生不同的影响,而这个影响是由两个方法的事务传播机制决定的. 传播属性 Propagation 枚举 Spring 对事务的传播机制在 Propagation 枚举中定义了7个分类: REQUIRED 默认 SUPPORTS 支持 MANDATORY 强制 R

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache 1. WorkerCache 1.1 如何使用 1.2 配置 1.3 工厂类 1.3.1 ParseChannelSpec 1.3.2 NewGrpcChannelCache 1.3.3 NewGrpcWorkerCacheWithLocalWorker 1.4 WorkerCacheInterface 1.4.1 接口