随笔分类 - 预处理函数类
摘要：参考：https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5700281.html 参考：https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5700281.html threading用于提供线程相关的操作，线程是程序工作中最小的单元，python当前版本的多线程库中没
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/u012222949/article/details/72875281 参考：https://blog.csdn.net/chengshuhao1991/article/details/78656724 参考：https://zhuanlan.zhi
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摘要：1、队列的实现： 2、通过tf.Coordinator和tf.QueueRunner两个类实现多线程协同的功能： tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供should_stop、request_stop和join三个函数。在启动线程前，需要先声明一个tf.Coordinato
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/77934822?locationnum=9&fps=1 长尾数据的log转换： 数据平滑处理： id和time的笛卡尔积转换，并进行缺失值填补
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摘要：1、tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数： 2、图像大小调整(和上面的类似，仅多了图像大小调整的部分，下面的例子将类似)： 通过tf.image.resize_image_with_crop_or_pad函数来调整图像大小的功能： 通过tf.image.central_crop函
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摘要：1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的例子： 2、在tensorboard上显示运行图： 通过在终端输入如下： cd 路径 tensorboard --logdir=路径 浏览器输入：http://localhost:6006/ 得到tensorboar
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摘要：参考：tensorflow书 1、模型的导出： 2、模型的导入： 例1：模型的导入、导出的应用 接上（若对变量名字作了改变，则在tf.train.Saver()中引入字典来作调整）： 3、迭代的计数表示： 参考：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/
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摘要：参考资料：http://blog.csdn.net/nuannuanyingying/article/details/70848765 https://www.zhihu.com/question/24827633 这里介绍较为常见的两种损失函数，分别是平方损失函数和交叉熵损失函数 1、平方损失函数
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摘要：tensorflow中的tensor表示一种数据结构，而flow则表现为一种计算模型，两者合起来就是通过计算图的形式来进行计算表述，其每个计算都是计算图上的一个节点，节点间的边表示了计算之间的依赖关系。一般的tensorflow程序分为两个阶段，在第一阶段定义计算图需要的变量，第二个阶段定义计算模型
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