转自github: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码:在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python),同时也给出了参考资料的链接. 降维算法 资料链接 展示 PCA https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262 https://blog.csdn.net/we

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])

tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue 原创文章,请勿转载哦~!! 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 今天遇到了这个问题 tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue '_0_input_producer' is closed and has insufficient elements (req

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slic

问题描述 IDE:pycharm,环境中安装tensorflow-gpu 1.8.0 ,Cuda9 ,cudnn 7,等,运行代码 报错如下 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session 解决方案 在代码中添加gpu的配置代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 conf

#AttributeError: module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute 'leaky_relu' 的原因主要是版本的问题 解决方法是更新到对应的版本: keras 2.1.5 tensorflow-gpu 1.2.1 更新的操作如下(使用国内镜像): pip install keras==2.1.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow-

报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook' 检查tensorboard的安装情况:pip3 list 发现tensorboard与tensorflow的版本不一致:卸载 pip3 uninstall tensorboard:重新安装 pip

tensorflow.python.platform 下的常用工具类和工具函数:tensorflow/tensorflow/python/platform at master · tensorflow/tensorflow · GitHub 1. gfile tensorflow.python.platform.gfile 常用 api:Suggested API's for "tensorflow.python.platform.gfile." 随着 tensorflow 版本升级,

faster-rcnn错误信息 : tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [21] rhs shape= [2] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Pyt

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27921205/article/details/102976824 主要是tensorflow和keras的版本不对应的问题 import keras的时候,提示: “No module named ''tensorflow.python.eager”." 明明昨天用还没问题.而且网上竟然没有解决方案.就考虑了一下tf和ker

problem Traceback (most recent call last): File , in _do_call return fn(*args) File , in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File , in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRange

记一次超级蠢超级折磨我的bug. 报错内容: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype float and shape [?,227,227,3] [[Node: x_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,227,227,3], _device="/

一 问题背景 这个错误的出现往往与我前面的一篇文章 ImportError: /lib64/libm.so.6: version `CXXAB_1.3.8.' not found (required by /usr/local/python37/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so) 的错误共同出现,这两个错误不仅看似相似,解决办法相似,而且还有极大的关联性,一不小心,可能就会陷入

Overview 综述 TensorFlow has APIs available in several languages both for constructing and executing a TensorFlow graph. The Python API is at present the most complete and the easiest to use, but the C++ API may offer some performance advantages in gra

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

一.背景描述 最近python的tensorflow想办法给弄到线上去.网络用的Tensorflow现成的包.写篇博客,记录下过成.数据用kaggle中的数据为例子. 数据地址: https://www.kaggle.com/johnfarrell/gpu-example-from-prepared-data-try-deepfm 二.Python代码 1.Python Code # author: adrian.wu from __future__ import absolute_import

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ---------------------------------- Version : ?? File Name : visual_vec.py Description : Author : xijun1 Email : Date : 2018/12/25 ----------------------------------- Change Activiy : 2018/12

这是tensorflow 一个经常性错误,错误的原因在于:显卡内存不够. 解决方法就是降低显卡的使用内存,途径有以下几种措施: 1 减少Batch 的大小 2 分析错误的位置,在哪一层出现显卡不够,比如在全连接层出现的,则降低全连接层的维度,把2048改成1042啥的 3 增加pool 层,降低整个网络的维度. 4 修改输入图片的大小 总结以下:想进一切办法降维,降低网络的维度.

在导入keras包时出现这个问题,是因为安装的tensorflow版本和keras版本不匹配,只需卸载keras,重新安装自己tensorflow对应的版本就OK了.可以在这个网址查看tensorflow和keras对应的版本:https://docs.floydhub.com/guides/environments/