随笔分类 - 编程基础知识
摘要:>>> from collections import Counter>>> Counter(['apple','red','apple','red','red','pear'])Counter({'red': 3, 'apple': 2, 'pear': 1})
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摘要:python中string自带的split不支持多个分隔符同时切分,用正则 import re line='hello,world' lineLists = re.split('[,,.。??]',line.strip())
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摘要:a=[1,2,3] b=a #b值改变,a也会改变 b[0]=90 print(a) [90,2,3] b=list(a) #这样修改b,a的值就不会改变
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摘要:>>> x=[[1,2,3],[23,13,213]] >>> xx=tf.reduce_sum(x) >>> sess.run(xx) 255 >>> x=[90,10,8] >>> tf.reduce_sum(x) >>> sess.run(xx) 108
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摘要:tf.metrics.accuracy输出两个值,第一个值为上几步的平均精度,第二值是上几步与该步的精度的平均值. 正常的计算单个batch正确率的代码 self.correct_prediction = tf.equal(self.labels,self.labels_pred ) self.ac
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摘要:1.自动管理模式 summary_writer = tf.summary.FileWriter('E:/data/tensorflow-master/1.Cnn_Captcha/result/', flush_secs=60) summary_writer.add_graph(sess.graph)
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摘要:方法一: 使用dict.items()方式 dict_ori = {'A':1, 'B':2, 'C':3} dict_new = {value:key for key,value in dict_ori.items()} 方法二: 使用zip方法 dict_ori = {'A':1, 'B':2,
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摘要:test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])np.argmax(test, 0) #输出:array([3, 3, 1]np.argmax(test, 1) #输出:array([2, 2, 0, 0]
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摘要:将mask中所有为true的抽取出来,放到一起,这里从n维降到1维度 tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] import numpy as np mask=np.array([[True,True],[False,True],[False,False]]) z=tf.b
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摘要:graph即tf.Graph(),session即tf.Session(),很多人经常将两者混淆,其实二者完全不是同一个东西。 graph定义了计算方式,是一些加减乘除等运算的组合,类似于一个函数。它本身不会进行任何计算,也不保存任何中间计算结果。 session用来运行一个graph,或者运行gr
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摘要:取中间的行数作为train.txt sed -n '1000000,170910580p' train.txt > trainv1.txt 取前面的行数作为dev.txt head -1000000 train.txt > dev.txt 取后面的行数作为test.txt tail -1000000
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摘要:集合update方法:是把要传入的元素拆分,做为个体传入到集合中,例如: >>> a = set('boy') >>> a.update('python') >>> a set(['b', 'h', 'o', 'n', 'p', 't', 'y']) set a & set b 两个集合取交集 up
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摘要:工作中需要对tensorflow 的一个predict结果加速,利用python中的线程池 def getPPLs(tester,datas): tester = run_epoch.rescore(session, test_lm, data, test_data, eval_op=None, t
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摘要:常规的一些正则匹配 常规的一些正则匹配 \[ 匹配 "["括号 \.匹配 点. \.?表示.出现1次或者0次 "[a-zA-Z]*" 正则匹配只含英文的字母 subn函数 subn函数 re.subn('\[',"",rawstring) 将rawstring中符合正则匹配"\["的全部替换成""
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