tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状。
在Python中，有些名称很特别，开头和结尾都是两个下划线。我们可能用过一些，如__future__。这样的拼写表示名称有特殊意义，因此绝不要在程序中创建这样的名称。在这样的名称中，很大一部分都是魔法（特殊）方法的名称。如果你的对象实现了这些方法，它们将在特定情况下（具体是那种情况取决于方法的名称）被Python调用，而几乎不需要直接调用。
在使用Python进行编程开发过程中，我们可能会遇到一些错误，其中之一是TypeError。在本篇文章中，我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因，并提供解决方案。
以上代码实现了温度的摄氏温度和华氏温度之间的自动转换。其中Temperature类含有实例变量fahrenheit和类变量celsius，celsius由描述器Celsius进行代理。由这段代码引出的三点疑问：
先用一个简单的中文手写识别的深度学习例子来说明训练的过程，这里分别使用PyTorch和TenserFlow来实现，以便比较两个工具库的不同风格。
生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段，生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中，我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pdata(x)。需要说明的是，生成模型应该能够从分布中生成新样本，而不仅仅是复制和粘贴现有样本。一旦我们成功地训练了我们的模型，它就可以用于各种各样的应用，从各种形式的重建，如图像填充、着色和超分辨率到生成艺术品。
在Python中，TypeError通常发生在函数或构造函数调用时参数不匹配的情况下。 特别是，TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'comment’这个错误表明在创建某个类的实例时，构造函数__init__()缺少了一个必需的位置参数comment。 这种情况通常发生在定义类时，构造函数需要接收一个或多个参数，但在创建类的实例时没有提供足够的参数。
在Python中，所有以__双下划线包起来的方法，都统称为魔术方法。比如最常见的 __init__ 。
图中输入choice的内容是一个字符串，正常调用d.eat()这可不是一个字符串。 报错提示Dog中不存在attribute choice(字符串)
论文简介：训练更快，泛化更强的Dropout：Multi-Sample Dropout 论文标题：Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09788.pdf 论文作者：{Hiroshi Inoue}
我们知道在不考虑输入层的情况下，一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成，无论是最经典的LeNet5，还是前两天刚出现的MobileNet V3，无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
文章目录 1、实例属性的添加和获取 2、`__init__（）`方法 3、带参数的`__init__()`方法 4、`__str__()`方法 5、`__del__()`方法 6、面向对象案例 7、单继承 8、多继承 9、子类中重写父类方法 1、实例属性的添加和获取 在类的外部添加和获取实例属性 添加：对象名.属性名 = 值 获取：对象名.属性名 创建对象后，我们对其中一个对象添加实例属性，其他对象不发生变化 # 在类的外部可以添加或获取实例属性 # 格式: # 实例属性添加:对象.属性名 = 值
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
在 Python 中，else 语句不仅能跟 if 语句搭，构成“要么怎样，要么不怎样”的语境；Ta 还能跟循环语句（for 语句或者 while 语句），构成“干完了能怎样，干不完就别想怎样”的语境；其实 else 语句还能够跟我们刚刚讲的异常处理进行搭配，构成“没有问题，那就干吧”的语境。
首先，我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144894.html原文链接：https://javaforall.cn
虽然没有谷歌强大的集和DeepMind变态的算法的团队，但基于深度强化学习（Deep Q Network DQN ）的自制小游戏AI效果同样很赞。先上效果图：
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
首先，我们来看下第一个作用，比如我们有一种需求，是一直要得到大写的字符串，类似新增一种数据类型，它会一直返回字符串的大写形式。我们就可以用 __new__ 来实现。示例如下：
# 将复杂的丑陋的隐私的细节隐藏到内部，对外提供简单的使用接口 或 # 对外隐藏内部实现细节，并提供访问的接口
FatherA.__init__(self) # 在子类中调用父类的方法：父类名.方法名称(参数)
首先强调，多态不是一种特殊的语法，而是一种状态，特性（多个不同对象可以相应同一个方法，长身不同的结果）
本文主要是针对Representational Bottleneck问题进行的讨论，并提出了一套可以显著改善模型性能的设计原则。本文中作者认为在传统网络的设计的中可能会存在Representational Bottleneck问题，并且该问题会导致模型性能的降低。
from tensorflow.keras import layers, Sequential, Model, datasets, optimizers
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。
在Python中，所有以__双下划线包起来的方法，都统称为"魔术方法"。比如我们接触最多的__init__.
当把number属性变成私有属性__number之后，无法直接访问得到，只能通过get_number和set_number两个函数访问__number属性。
Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。
调用net = LeNet(classes=2)创建模型时，会调用__init__()方法创建模型的子模块。
上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法，现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识，Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网络
python是少数支持多重继承的现代编程语言之一。多重继承是同时从多个基类派生一个类的能力
最近在项目中，发现项目越来越大之后，之前的编写方式会留下很多坑，因此最近专门研究了一下静态语言中的方法，比如java中的bean这玩意，发现这种方式引入后，可以很有效的解决这类问题。
原文:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9202988.html
在线编程：https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线预览：http://github.lesschina.com/python/base/oop/1.封装.html
6.3 多态 多态就是同一个对象在不同情况下有不同的状态出现 多态不是语法，是一种设计思想 多态性：一种调用方式，不同的执行效果 多态：同一事物的多种形态，动物分为人类、猪类、狗类 多态和多态性 Mixin设计模式 主要采用多继承方式对类的功能进行扩展 Mixin概念 MRO and Mixin Mixin模式 Mixin MRO MRO 我们使用多继承语法来实现Mixin 使用Mixin实现多继承的时候非常小心 首先他必须表示某一单一功能，而不是某个物品 职责必须单一，如果有多个功能，则写多个Mixin
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
可以使用 [父类名.父类成员] 的格式来调用父类成员，也可以使用[super().父类成员]的
自省：自省就是能够获得自身的结构和方法，给开发者可以灵活的调用，给定一个对象，返回该对象的所有属性和函数列表，或给定对象和该对象的函数或者属性的名字，返回对象的函数或者属性实例
在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是它是如何使用的; 鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型，而是依赖文档、清晰的代码和测试来确保正确使用。
在Python中创建一个构造方法很容易。只要把init方法的名字从简单的init修改为魔法版本__init__即可:
在django2.0后，定义外键和一对一关系的时候需要加on_delete选项，此参数为了避免两个表里的数据不一致问题，不然会报错：
问以下类定义中哪些是类属性，哪些是实例属性？ 答：num 和 count 是类属性（静态变量），x 和 y 是实例属性;通常你应该考虑使用实例属性，而不是类属性（类属性通常仅用来跟踪与类相关的值）。
注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
YOLOv1是单阶段目标检测方法，不需要像Faster RCNN这种两阶段目标检测方法一样，需要生成先验框。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。
面对对象编程是最有效的软件编写方法之一，在面对对象编程中，编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。对象在python中可以说是无处不在，对象就是用代码模拟真实世界。对象=属性+方法，一个对象的特征称为“属性”，一个对象的行为称为“方法”。
提到元这个字，你也许会想到元数据，元数据就是描述数据本身的数据，元类就是类的类，相应的元编程就是描述代码本身的代码，元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。主要技术是使用装饰器、元类、描述符类。本文的主要目的是向大家介绍这些元编程技术，并且给出实例来演示它们是怎样定制化源代码的行为。
在Python中，类特殊成员是指以双下划线开头和结尾的属性和方法，也被称为魔术方法（Magic methods）或特殊方法（Special methods）。这些特殊成员在类的定义中具有特殊的语法和功能，用于实现对象的特定行为和操作。
为了数据获取方便，这里使用的是CIFAR10的数据，可以在代码中直接使用keras.datasets.cifar10.load_data()方法获取，非常的方便 训练代码如下：
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