在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...因此，torch.as_tensor() 是内存共享比赛中的获胜选择。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
作者：未知 作为一名程序员，一定要对自己编写的程序的健壮性负责，因此数据的校验无论在商业逻辑还是系统实现都是必不可少的部分。 ...我这里总结了一种自认为比较不错的asp.net（C#）的数据校验方法，如大家探讨。 ...主要用Regex的IsMatch方法，在BusinessRule层进行校验数据的有效性，并将校验的方法作为BusinessRule层基类的一部分。 在WebUI层现实提示信息。...BusinessRule中使用校验的方法 /// /// 使用上面的方法对数据进行有效性校验 /// /// 中显示错误提示信息 /// /// 显示提交数据返回的错误信息 /// private void DisplayErrors() { String fieldErrors
在直播行业如火如荼的当下，越来越多的企业选择发展自己的直播平台，或者希望在原有的app中上架音视频、直播功能。开发一个直播功能难易程度如何呢？...直播难：要想把直播从零开始做出来，技术难度还是很高的，因为直播中运用到的技术难点非常之多，视频/音频处理，图形处理，视频/音频压缩，CDN分发，即时通讯等技术，每一项技术都非常专业。...以下用开发者在 FinClip 小程序中实现视频通话及互动直播等功能举例：准备开发环境1、请确保本地已安装微信开发者工具2、请确保有一个支持 live-pusher 和 live-player 组件的微信公众平台账号...详情查看FinClip文档中心：https://www.finclip.com/mop/document/develop/component/media.html#live-pusher3、请确保在微信公众平台账号的开发设置中...如需获取 Token 或 Channel Key，请启用 App Certificate下载本页示例程序打开 utils 文件夹，在 config.js 文件中填入获取到的 App ID： const
基因组选择在育种中的应用, 其基础是常规的系谱动物模型, 动物模型也可以很复杂, 看一下asreml的说明书就知道了, 有300多页, 据我了解, 其厚度可以用这个公式表示: ?...这个教程是asreml在基因组选择和分子育种中的应用, 下面是我的读书笔记....简介 这篇文档的主要目标是介绍ASReml在基因组分析中的实现方法, 它假定读者有一定的统计基础....相关的R包, 参考wgaim包 在下一章节中, 我们将对GS的延伸方法: Fast Bayes A进行介绍. 4, 基因组选择的其它方法 EM BayesA-like方法, 参考 Sun et al....PEV会给出标记的标准误, 结果不可靠 基因型的GBLUP在.sln中, mark的效应在.mef中, 标记的权重(weight)在.mef中, 大效应的标记在.res文件中. 6, asreml基因组选择考虑
RAN部署在同一位置，这样MEC服务器就可以在服务请求区域的位置立即进行处理，如下图所示。...那么如何去有效合理地部署MEC服务器，就成了一个很重要的问题。...然后提出一种基于贪婪算法的方法，称为LowMEP。 从经济利益上看，电信运营商往往会在一定服务延迟下将其MEC服务器的部署量定的尽可能少。...在假设MEC服务器和RAN位于同一个地点的条件下，Lee等人提出了一种基于贪婪算法的方法来确定每个MEC服务器的位置及其与RAN的联系，从而最大程度减少MEC服务器的数量，并提供一定的MEC服务等待时间...一定程度上来说，也会降低服务使用者的花费，是一种非常具有经济性的部署方法，在未来很可能会被大量的电信运营商采用。 参考来源 1.S. Lee, S. Lee and M.
在VBA代码中，经常要引用单元格数据区域并对其进行操作。然而，如果对数据区域采用“硬编码”地址，那么当该区域大小变化时，必须修改相应的引用该区域的代码。...本文整理了可以动态引用数据区域的5种方法，供编写代码时参考。 方法1：使用UsedRange属性 工作表对象的UsedRange属性返回一个Range对象，代表工作表中已使用的单元格区域。...End Sub 方法2：使用Ctrl+Shift+向右箭头键/向下箭头键 模拟使用快捷键Ctrl+Shift+右箭头，然后使用快捷键Ctrl+Shift+向下箭头来选择单元格区域。...注意，如果第一行的最后一个单元格或者第一列的最后一个单元格为空，则本方法不会选择到正确的单元格区域。因此，本方法适用于数据区域的第一列在最后一行有值且第一行在最后一列有值的区域。...使用SpecialCells方法来查找工作表中包含数据的最后一个单元格。
由于被去除的区域已被遮挡，所以您可以在显示屏上查看被提取的区域。当推理总得分高于0.5时，将呈现结果。 摄像头抓拍的照片在使用后会立即丢弃，不会进行保存。...所用模型 姿势预测模型是一种视觉模型，通过关键人体关节位置的估算来预测图像或视频中人的姿势。 模型结构 ?...推理 将预处理的数据分配给输入张量并运行模型。将输出数据分配给输出张量作为结果。 后处理 在后处理中，它将计算关键点和要显示的线的位置以及总信任值得分。...） CocoaPods（如需安装，请运行 sudo gem install cocoapods ） 构建并运行 将 GitHub 仓库中的 TensorFlow 示例克隆到您的计算机以获取演示应用。...在菜单栏中，选择 Product → Destination 然后选择您的物理设备。 在菜单栏中，选择 Product → Run 在您的设备上安装该应用程序。
这是因为使用了 Python 线程作为底层实现，而 Python 线程的开销太大了。 我们在脚本中采用的另一种方法是通过 Tensorflow 中的本机并行构建输入管道。...这有效隐藏了由于产生所有输入张量的长尾（long tail）而导致的内存延迟。...使用融合的批处理归一化 Tensorflow 中默认的批处理归一化被实现为复合操作，这是很通用的做法，但是其性能不好。融合的批处理归一化是一种替代选择，其在 GPU 中能取得更好的性能。...分布式训练中的变量复制 上述变量复制的方法可扩展到分布式训练中。一种类似的方法是：完全地聚合集群中的梯度，并将它们应用于每个本地副本。...分段变量 我们进一步介绍一种分段变量模式，我们使用分段区域来进行变量读取和更新。与输入管道中的软件流水线类似，这可以隐藏数据拷贝的延迟。
例如，这可以是我们选择的迭代次数，学习率或其他有效参数。...我们在第2章“TensorFlow方法”中的计算图中的运算中的计算图更详细地讨论了TensorFlow配方。...这是初始化计算图的一种方法： with tf.Session(graph=graph) as session: ......这里我们将介绍在TensorFlow中创建张量的主要方法： 1. Fixed tensors: 创建零填充张量。...truncated_normal（）函数总是在指定均值的两个标准偏差内选择正常值。
TensorFlow 张量的索引切片方式和 NumPy 模块差不多。...与此同时，TensorFlow2.X 也提供了一些比较高级的切片函数，比如： 对张量进行不规则切片提取的 tf.gather、tf.gather_nd 和 tf.boolean_mask； 对张量的连续子区域进行切片提取的...比如，按照第一种方式，第一个维度选择 B，第二个维度选择 i, j，第三个维度选择 [5, 5, 5]，这种每次选取都独立的方式显然是不合理的。...tf.slice 显然使用第二种方式，这也是为什么说 tf.slice 能够对张量的连续子区域进行切片。...接下来，就可以将上面对 tf.slice 的理解对应到三维张量 X 中，为了更直观的理解，我们使用上面的层次结构图，图中红色的部分表示已经被选中的元素。
简单地裁剪每个候选区域是行不通的，因为我们想要将最终得到的嵌入叠加在一起，而候选区域的形状不一定相同！ 因此，我们需要想出一种方法对每个图像块进行变换，以生成预定义形状的嵌入。我们要怎么实现这一点？...在计算机视觉领域，使用池化操作是缩小图像形状的一种标准做法。 最常见的池化操作是「最大池化」。此时，我们将输入图像划分成形状相同的区域（通常是不重叠的），然后通过取每个区域的最大值来得到输出。 ?...图源：Ross Girshick 的论文《Fast R-CNN》。 RoI 池化是一种泛化能力很强的的注意力工具，可以用于其他任务，比如对图像中预选区域的一次性上下文感知分类。...一批候选的感兴趣区域（RoIs）。如果我们想将它们堆叠在一个张量中，每张图像中候选区域的数量必须是固定的。...在接下来的四行中，我们计算了待池化的 RoI 中每个区域的形状。 接着，我们创建了一个二维张量数组，其中每个组件都是一个元组，表示我们将从中取最大值的每个区域的起始坐标和终止坐标。
>>>import tensorflow as tf 用tf引用TensorFlow包已成为一种约定。在本文的所有示例代码中，均假定已事先执行该语句。 2.2....在深度学习中，几乎所有数据都可以看作张量，如神经网络的权重、偏置等。一张黑白图片可以用2维张量表示，其中的每个元素表示图片上一个像素的灰度值。...TensorFlow是一个通过图（Graph）的形式来表述计算的编程系统，图中每个节点为一种操作（Operation），包括计算、初始化、赋值等。张量则为操作的输入和输出。...如下图所示： TensorFlow支持多种不同的优化器，读者可以根据具体的应用选择不同的优化算法。...在传统方法中，我们需要在分类前对图像进行预处理，如平滑、去噪、光照归一化等，从中提取角点、梯度等特征，而卷积神经网络把这一过程自动化。
近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。 ?...卷积神经网络的一个例子 在客流预测、信号识别等时，深度学习等作为新兴的方法为我们提供了更多的选择，在无需解释参数意义时，往往能提供更精确的预测结果。...，而另外一种方式是选择零填充输入，即用0补充输出数据，使输出数据维度与输入数据维度相同。...在TensorFlow中，张量可以分为：常量，变量，占位符。...常量：即值不能改变的张量； 变量：变量需要初始化，但在会话中值也需要更新，如神经网络中的权重； 占位符：无需初始化，仅用于提供训练样本，在会话中与feed_dict一起使用来输入数据。
深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。...TensorFlow有许多组件，其中最为突出的是： Tensorboard：帮助使用数据流图进行有效的数据可视化 TensorFlow：用于快速部署新算法/试验 TensorFlow的灵活架构使我们能够在一个或多个...我是PyTorch的拥护者，在我所研究过的框架中，PyTorch最富灵活性。 PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。...在本节中，将使用以下标准比较这五个深度学习框架： 社区支持力度 使用的语言 接口 对预训练的模型的支持 下表对这些框架进行了比较： ? 对于选择使用的框架来说，这是一个非常方便的对比表！...Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用tf.keras.构建模型。 Caffe 在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe是不错的选择。
栏目能进行的交互操作有： 点击每个图表左下角的蓝色小图标将展开图表 拖动图表上的矩形区域将放大 双击图表将缩小 鼠标悬停在图表上会产生十字线，数据值记录在左侧的运行选择器中。...图三 tensorboard中的HISTOGRAMS栏目内容展开界面 1.5 DISTRIBUTIONS Tensorboard的张量仪表盘，相较于HISTOGRAMS，用另一种直方图展示从tf.summary.histogram...3D空间中，也可以设置选择另外一种投影方法，T-SNE。...tf.summary.scalar 显示tensorflow中的张量随迭代轮数的变化趋势 DISTRIBUTIONS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图...HISTOGRAMS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图（以另一种方式） IMAGES tf.summary.image 显示tensorflow中使用的图片
该tf.layers模块包含创建上述三种类型中的每一种的方法： conv2d()。构造二维卷积层。获取过滤器的数量，过滤内核大小，填充和激活功能作为参数。 max_pooling2d()。...这些方法中的每一个都接受张量作为输入，并将转换的张量作为输出返回。这样可以轻松地将一层连接到另一层：只需从一个层创建方法获取输出，并将其作为输入提供给另一层。...产生预测 我们的模型的逻辑层将我们的预测作为原始值在一 维张量中返回。...每个键是我们选择的标签，将打印在日志输出中，相应的标签是TensorTensorFlow图中的a的名称。...几个简单的方法来发现应用于操作的名称是在TensorBoard上可视化图形 ）或启用TensorFlow Debugger（tfdbg）。
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