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摘要： import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 计算x,y坐标对应的高度值def f(x, y): return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2) # 生成x,y 阅读全文

摘要： #多图显示 import numpy as np from pylab import * from matplotlib import pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [3, 5, 10, 25] #Figure fig = plt.figure() #crea 阅读全文

摘要： # coding=utf8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom PIL import Image def imageprepare(file_name): """ 阅读全文

摘要： 1、tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()， 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_init 阅读全文

摘要： # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as pltimport pylabimport numpy as np img = plt.imread("d:/37.jpg") #在这里读取图片 img 为ndarray格式 print(type(img))plt 阅读全文

摘要： Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。 TF的 阅读全文

摘要： tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种： tf.constant_initializer：常量初始化函数 tf.random_normal_ 阅读全文

摘要： tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数 阅读全文

摘要： git pull --no-stat -v origin master git branch 查看本地所有分支git status 查看当前状态 git commit 提交 git branch -a 查看所有的分支git branch -r 查看本地所有分支git commit -am "init 阅读全文

摘要： 第一步 加载模块 module =__import__("modulename",fromlist=['']) 第二部 加载类对象 cls = getattr(module, "class name") 第三部 构造类对象 obj = cls("param1") 第四部 类对象调用 obj.xxxx 阅读全文