08 2020 档案
python之深度学习-模拟异步操作（队列）
摘要：队列管理器的创建： tf.train.QueueRunner(queue,enqueue_ops = None): 参数解释： queue:一个队列 enqueue_ops ：添加线程的队列操作的列表，[]*2就是指定两个线程 create_threads(sess,coord=None,start
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python之深度学习-队列处理数据（同步）
摘要：#用队列来模拟一下同步的过程，这里的同步指的是：想把所有的数据处理完放到一个队列中，然后主线程才会去读取数据的一个过程 #而不是子线程一边去处理数据，主线程一边去读取数据，这是异步啊 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_L
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python深度学习-tensorflow实现一个线性回归的案例
摘要：线性回归：w1x1+w2x2+w3x3+......+wnxn+bias(这是一个偏移量)，我们采用的算法是：线性回归，策略是：均方误差，优化是：梯度下降API, 1.转准备好实验的数据：100个数据，每一个有一个特征值，所以形成一个【100,1】的列表，在准备一个目标函数：y=0.8x+0.7那么
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python之深度学习（tensorflow）：随机数&&变量&&可视化
摘要：随机数的产生： tf.random_normal(形状，平均值，方差); 例如： a = tf.random_normal([2,3],mean = 1.0,stddev = 1.0) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) 变量op: 作用：变量
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python之深度学习（tensorflow）图，会话
摘要：import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'#把报错的这个警告等级降低 #图：默认已经注册，一组表示tf.Operation（节点）计算单元的对象和tf.Tensor(张量)操作之间的数据单元的对
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python之numpy操作1
摘要：一，多维数组 1.numpy中的多维数组是numpy.ndarray类类型的对象，可用于表示数据结构中任意维度的数组 2.创建多维数组的对象 方法一：numpy.arange(起始值，终止值，步长)，默认起始值是0，步长是1，终止值不可缺省,这个返回的是数组 方法二：numpy.array(任何可被
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python之matplotlib3.（CSV文件操作）
摘要：我们可以像如下这样创建一个属于自己的.csv文件，其中的newline=''是为了解决我们创建的CSV文件里多一个空行的问题，用这种方法可以去掉这个空行 import csv #创建文件对象 f = open('data1.csv','w',encoding='utf-8',newline='')
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python之matplotlib2
摘要：有时候我们需要添加很多离散的点，可以这么操作： 第一种就是我们手动输入想，x,y的值，我们这里就不说了，接下来我们让python自己生成数据 import matplotlib.pyplot as plt x_value = list(range(1,1000)) y_value = [x**2 f
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python之matplotlib1
摘要：首先导入模板matplotlib并指名为plt，以免反复输入pyplot,pyplot包含了很多生成图表的函数，我们创造一和列表，里边保存了前述平方数，再把这个列表传递给plot(),使用plt.show()打开matplotlib的查看器，从而可以显示我们的绘图： import matplotli
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文件操作2
摘要：我们有时候需要统计一个文件里边有多少个字符怎么办呢？？？接下来我们实现一下。 try: with open('E:/python/day5/filePath/readerFile.txt') as file_object: contents = file_object.read() except F
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