01 2019 档案
摘要:When training on GPU, the error "Model diverged with loss = NaN" is often caused by a sotmax that's getting a symbol larger than vocab_size
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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:原因是使用Adam优化函数时,Adam函数会创建一个Adam变量,目的是保存你使用tensorflow创建的graph中的每个可训练参数的动量, words/_word_embeddings:0 bi-lstm/bidirectional_rnn/fw/lstm_cell/kernel:0 bi-l
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摘要:vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in var.name and 'word_embedding1s' not in var.name and 'proj_
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摘要:link: https://www.tensorflow.org/guide/saved_model 中文博客:https://blog.csdn.net/Searching_Bird/article/details/78274207 https://blog.csdn.net/mieleizhi0
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摘要:Linux shell基本知识 a)">" 与 ">>" 的作用是不一样的,前者使用本次输出内容替换原有文件的内容,后者则是把本次输出追加到原文件的后面。 b) 0、1、2 是系统保留的三个文件描述符,分别对应标准输入、标准输出、标准错误 c) 重定位运算符 ">" ">>" 的默认参数为标准输出
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摘要:>>> a=np.array([[-2.6, -1.7, -3.2, 0.1], [-2.6, -1.7, 3.2, 0.1]]) >>> z=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=a,labels=[2,2]) >>> sess
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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.reduce_mean(x) ==> 2.5 #如果不指定第二个参数,那么就在所有的元素中取平均值 tf.reduce_mean(x, 0) ==> [2., 3.] #指定第二个参数为0,则第一维的元素取平均值,即每一列求平均值 tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1.5, 3.5] # 指定第二个参数为1,则第二维的元素取平均值,即每一行求平均值 ...
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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:ubuntu下将程序挂后台命令 nohup python -u main.py > test.out 2>&1 & ubunut下查看后台进程 jobs -l
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摘要:tf.sequence_mask >>> x=[1,2,3]>>> z=tf.sequence_mask(x)>>> sess.run(z)array([[ True, False, False], [ True, True, False], [ True, True, True]])
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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:tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None) 首先通过一下一个简单的例子来了解一下tf.nn.embedding_lookup()的用法 a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[...
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摘要:eg: def lazy_sum(*args): def sum(): z = 0 for i in args: z += i return z return sum 1. 闭包产生条件 要创建闭包,必须满足以下条件: 必须包含一个嵌套函数...
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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:例如: deftest(): withopen(r"D:/PythonCode/sequence_tagging-master/data/hhhh.txt")asfr: forlineinfr: line=line.strip() yieldline fori,xinenumerate(test()): print(i,x)
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摘要:调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell stack在一起,只不过这些cell是share weight的。因此,sequence_length就和图的拓扑结构绑定在了一起,因此也就限制了每
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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:假设有如下一个python类: class Foo(object): def __a(self): print "Bet you can't see me..." def bar(self): self.__a() 而s是Securityp的一个实例,我们 s._Foo__a() 这种机制可以阻止继
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摘要:logging与print 区别,为什么需要logging? 在写脚本的过程中,为了调试程序,我们往往会写很多print打印输出以便用于验证,验证正确后往往会注释掉,一旦验证的地方比较多,再一一注释比较麻烦,这样logging就应运而生了,直接把验证信息存在一个文件中(例如在logging.basi
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