特性列传入TF.Learn Estimator。fit()、predict()训练、评估模型。

16:似乎哈佛商学院的学童及莱恩想到一起错过矣。他们还理解网上书店的发展潜力巨大,只是他们都当亚马逊要与巴诺打平,无异于以卵击石,一旦巴诺上线,亚马逊就会成为历史。#2113

询问帮助文件。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
help。

19:《巴塞尔共商Ⅱ》的死穴之二虽在它见面于拥有银行由于同样案由使深陷同一危机。#2469

graph_path文件是GraphDef文本文件,用来在内存建立模型代表。tf.Supervisor写graph.pbtxt。tf.Graph.as_graph_def()或任何类API存储模型定义及GraphDef文件。

18:由于中等收入国家能再度好地形成联合国定下的靶子,它们的“表现”更理想,所以多援手国重乐于管资金投入这些国家,而那些极端需协助的区域也给忘记了。据联合国告诉显示,近几年只有发生三分之一的赞助总额流入最无发达国家。#2380

提供run_meta_path查看不同op请求存储、计时。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–fun_meta_path=run_meta
\–checkpoint_path=model.ckpt。

30:简而言之,电脑这个月总从不依赖谱,还未使以网上来平等糟糕随机编造约会。#3644

机学习层。深度上及计算机视觉二维平均池avg_pool2d。np.random.uniform建立宽高都是3几乎摆设图,contrib.layers.avg_pool2d()对图片迅速建立3×3次维平均池,outpu形状[5,1,1,3],对每个3×3区域取计算平均值。

24:汤姆·范德比尔特认为蒙德曼的方针不是叫道路变得越来越正规化,而是人工地以路况复杂化,让车手们坐搞不清楚状况要只能集中注意力、保持警惕。#2991

TF.Contrib,开源社区贡献,新成效,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块。生产代码,以时官方教程以及API指南参考。

15:另一样各项弈棋机研究学家盖伊·霍沃思(GuyHaworth)发现,卡尔森的战术是竭尽给棋局复杂化,尤其是于敌方承受时压力之时节。#1906

全盘连接神经网络层fully_connected()。建立输入矩阵,fully_connected()建立输出7个神经单元神经网络层。tf.name_scope截下来运算放name_scope。fully_connected()传入scope。”fe/fc”层别号。传入outputs_collections,直接沾层输出。

2:英国自行车队便是经过行使这种“边际收益”理念,在教练、饮食和磨砺者开展微小改进,从而以国际赛事中反败为胜。最出名的比方累加热骑行裤了:穿上这种电力加热之跨行裤,运动员在等出发令时,便可保障身体温度。#320

contrib.layers模块
embedding_column()迅速将高维稀疏类别特征向量转为想只要维数的放向量。特征交互矩阵比较稀疏,级别比较强,转换后得以使模型更具概括性更实惠。传入TF.Learn
Extimator进行模型建立、训练、评估。embedding_columns传入DNNLinearCombinedClassifier深度神经网络特征列。

13:当一个总人口可以随心所欲地装点自己之办公室条件时,他的积极就会见杀高。如果上级非要是将团结之审美强加给员工,便会抑制伤员工的干活热情。然而,很多业主就是是无亮堂这道理,对她们的话,放手让员工改造办公条件比登天还不便。#1359

contrib.framework
arg_scope减少代码重复使用。layers.convolution2d及传入参数放到agr_scope,避免再在差不多个地方传入。normalizer_fn和normalizer_params,标准化方程及参数。

14:隆美尔善于做混乱,创造战机,因此在沙场上强,他老是能够在敌人迷惑他前成功迷惑对方,因此收获了“沙漠之狐”的称。#1871

参考资料:
《TensorFlow实战》

22:这种科技更先进、人类反而更无能的现象被名自动化悖论。它在生活中很广阔,不管您是以核电站可能游轮上行事,都有或撞。#2729

计softmax交叉熵。多类分类机器上型。建立predictions、labels,多被。losses.softmax_cross_entropy()计算预测softmax交叉熵值。loss.eval()运行。loss.op.name得到TensorFlow自动赋值op名字,’softmax_cross_entropy_loss/value’。softmax_cross_entropy()
label_smoothing平滑所有标识。

全书尝试举例说明混乱比整和谐又好,效率还强,收益又多。案例都较有趣,但是推导过程与末段之结论我发都稍牵强,感觉是作者挑了累累利的案例,往往看不到工作的全貌。

Layer模块。Contrib.layer包含机器上算法所欲各种各样成份、部件,卷积层、批专业化层、机器上指票、优化函数、初始器、特征列。

1:算法中出平等种植模拟退火算法,其工作原理是坐一个随便方案吧重心,在这之上尝试各种变动,不论结果好坏。渐渐地,它换得“挑剔”起来,不再接受那些“偏坏”的结果,而用目标锁定以那些积极、正面的更改之上。#286

片采用,多只特征综合、交互与对象分类项目关系再次紧凑。多独特征相关,特征交互能起重实惠模型。crossed_column()建立交叉特征列。

6:哈林顿注意到,为了保护成员之内的情谊,社交性俱乐部总是做出糟糕的投资控制,对矛盾和争议也避免而无说话,以免危害任何人。相反,成员涉及再度疏远的文化馆能立时否决糟糕之投资方案。#897

性分析器tfprof。分析范架构、衡量系统特性。衡量模型参数、浮点运算、op执行时、要求存储大小、探索模型结构。

图片 1

tfprof提供零星种档次分析:scope、graph。graph,查看op在graph里所花费内存、时间。

27:多元化的经济体才更发生或以该参与的大半只产业中完成好。在这不可预测的世界里,只有多元化的经济体才会形成韧性,实现长期而泰的勃勃。#3181

调剂参数,show_name_regexes查找符合正则式条件的scope名字。

17:其实,受生产方式影响极其酷的是产妇,顺产对她们的有害比较剖宫产小得几近,但是医生并无关注,反正产妇产前产后的身体状况又不见面像新生儿那样让打分。弗吉尼娅·阿普加说明阿普加评分的当儿,可没有想到会发生如此的状态。#2339

建卷积层,contrib.layers.convolution2d()建立32只3×3过滤器卷积层,改stride、padding、activation_fn参数建立不同架构卷积层,使用不同卷咱们层激活函数。contrib.layers自动建立op名字,output.op.name值’Conv/Relu’,用了Conv层和ReLU激活函数。layer有温馨对应op名字,每个op空间存储对应变量,contrib.framework.get_variables_by_name()得到相应op空间变量值。get_variables_by_name得到确立卷积层权重,权重形状是weights_shape值,[3,3,4,32]。

8:小型学院的学习者选择范围比狭窄,所以只能与跟自己差之口交朋友,没悟出,这样树立起来的雅更是亲密、持久。这种同质化现象在其余世界也杀广大,#938

每个不同统计分布不同特色、函数,同样子类Distribution扩展。Distribution,建立与集体随机变量、统计分布基础类。is_continuous表明随机变量分布是否连。allow_nan_states表示分布是否受nan数据。sample()从遍布取样。prob()计算随机变量密度函数。cdf()求累积分布函数。entropy()、mean()、std()、variance()得到统计分布平均值和方差等特色。自定义统计分布类设兑现上述方程。

23:类似的软件随处可见。我们担心未来某一样天机器人会赶紧活动我们的营生,却尚无发觉及机器人就以同一步一步快活动我们的决定权。#2890

利用多数遍布稀疏,sparse_softmax_cross_entropy()提升计算效率。

3:令人意外的是,当地铁恢复正常运行,采用新路线的乘客当中有5%沿用了初路径。个中原因不难想见,这些人口老可能发现新路径较原先的重新省钱或再节省。一句话,原来还有复好之选择。#340

指令安装tfprof命令行工具。bazel build -c opt
tensorflow/contrib/trprof/…。

25:18世纪60年间,林业员约翰·贝克曼开始当德国执行“科学造林”,然而两只世纪后,德国底改造林却开始广泛死亡。#3028

决差值。tf.constant建立predictions、targets数列。同样shape。选择性建立权重。losses.absolute_difference()计算预测损失价值。

12:20哀号楼不可思议的繁杂格局,使充满新意之钻研人口好彼此相互,从而来了不过的翻新生产力。谁会料到当电气工程师遇到铁路模型技术俱乐部的学童,会拍时有发生黑客文化和视频游戏啊?谁又见面料到电子学家、音乐家和声学家的相互,会诞生有博士音响和电子邮件呢?#1286

Gamma分布。contrib.distributions导入Gamma分布,初始化alpha、beta
tf.constant,建立Gamma分布。batch_shap().eval()得到每个样本形状,get_batch_shape(),tf.TensorShape()。log_pdf()函数,值log转换概率密度函数。建立多维Gamma分布,传入多维alpha、beta参数。

28:事实上,至今为止,社会学家都尚未采集到足够的凭据来支撑“破窗效应”,也从没足够的凭证说明“破窗效应”和纽约犯罪率的骤降是因果关系。#3271

博有特征加权求和作新特征列,weighted_sum_from_feature_columns()实现。

9:作家伊莱·帕里泽(EliPariser)警告网民,互联网是一样重叠“过滤泡沫”,能够过滤掉自己不赞成的议论,因此我们看无展现不同之意见,听不展现不同的声息,但大少有人会觉察这些泡沫的留存。#964

op_log_path是tensorflow::tfprof::OpLog结果,包含额外op信息,op组类别名字。

29:惠科特发现搜索文件夹每次平均花费的辰接近一分钟,而另外措施才需要17秒。那些用文件夹归类邮件的白领寻找文件花费的年华基本上得几近,成功率也没有就此提高。#3507

统计分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等统计分布,统计研究、应用中时因此,各种统计、机器上型基石,概率模型、图形模型依赖。

20:最新的研讨表明当数有限时,马科维茨的经验法则——把本分成等数据卖,分别投资股票、债券及房产等等——要比较他的诺贝尔获奖理论有因此得差不多。#2530

接付费咨询(150首先每时),我的微信:qingxingfengzi

4:对斯,研究人口发现了一个有趣之气象:顶尖科学家总是以无歇地改成自己的研究课题。据统计,那些科学家首发表之100首论文中,平均切换了43糟糕研究课题。#502

损失函数。tf.contrib.losses模块,各种常用损失函数,二类分类、多接近分类、回归模型等机器上算法。

11:罗伯斯山洞实验报告我们,当面临一个迫切问题亟待解决时,不同群体的现代人可以放弃分歧、携手合作。与该不断给不同聚会或者聚众于齐打一些懵的小游戏,不如合作解决一个旅问题,这样才能够克服心中之部落主义。#1016

Embeddings,嵌入向量。稀疏、高维类别特征向量,转换低维、稠密实数值向量,和连续特征向量联合,一起输入神经网络模型训练与优化损失函数。大部分文件识别,先用文件转换成为嵌入向量。

完整评价3星星,有得参考价值。

sparse_column_with_keys()处理项目特征,事先知情特征有或价值。不知晓有或价值,用sparse_column_with_hash_bucket()转为特征列,哈希表。SparseColumn,直接以TF.Learn传入Estimator。

21:讽刺之凡,发现群众尾气造假的连无是美国国环境保护局,而是一个非营利团体——国际卫生运输委员会(ICCT)。ICCT并非有意针对公众挑刺,他们原本只是怀念找到同样辆清洁车。#2612

len(tf.contrib.framework.get_variables(‘Conv/BatchNorm’))得到第一单Conv/BatchNorm层长度。

以下是开中一些情节之摘要,#号后是kindle电子书中之页码:

特色列 Feature Column。tf.contrib.layers高阶特征列(Feature
Column)API,和TF.Learn API结合使用,建立最符合自己数的模子。

5:多样化团队的组员会彼此怀疑、争论不休,把讨论变成辩论。这是行不通吗?绝对免是。纵然同质化团队的讨论一派和谐,却没什么意思,表面的协调遮蔽了他们的夹目,讨论最后陷入无用功。#884

repeat()重复用同一参数还建立有层。stack()用不同参数建立多单fully_connected()层。conv2d_transpose、conv2d_in_plane、separable_conv2d,参考官方文档。

7:大多数企业家并非像群众认为的那么富有有创造力,其中一个由是多数企业家与其他人了一样,只跟跟一个天地的人头共同走。#923

layers.FeatureColumn API定义特征列。real_valued_column()定义连续特征。

31:研究发现,幼年儿童以荒郊玩耍时起的奇怪比传统的俱乐部还要少。不仅如此,当小孩子们回去课堂之后,表现还好了,注意力更集中,欺凌事件为大大减少,学校关闭了惩治校园恶霸的静闭室,也减小了巡回老师的数量。#3838

checkpoint_path是范checkpoint包含有checkpoint变量op类型、shape、值。

混乱图片 2

数量连接特征(continuous Feature)、类别特征(Categorical
Feature)。连续数值特征称连特征,可直接用在范里。不连续种特征,需要数值化,转换为同样层层数值代表每个不同种类。learn.datasets
API读入数据。

10:怎样才能走有好之舒适区,勇于结交另一个社会风气之爱侣,有效扩大社交圈呢?第一征收简单明了,那就是必意识及独选“和自己是一个社会风气的人口”的交友心态非常低落。#975

履行互动模式,指定graph_path分析范shape、参数。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt。

26:结构单一的128公路在发展的新相当成,就哼于德国之“科学造林”。但是趁技术的日新月异,128公沿线路的店铺难以适应,要么倒闭,要么在硅谷的影子之下举步维艰。#3157

tfprof是CLI命令行工具,输入tfprof命令按回车,进入相互模式,再比如回车看到令行参数默认值。

graph_path、checkpoint_path查看checkpoint
Tensor数据及针对性应值。bazel-bin/tensorflow/contrib/tfprof/tools/tfprof/tfprof
\–graph_path=graph.pbtxt \–checkpoint_path=model.ckpt。

数码是利用,连续特征可能需要被离散化,形成新类型特征,更好意味着特征以及对象分类型中涉及。bucketized_column()将SparseColumn区间化。

诸多事实上稀疏高维数据,通常有空特征跟废ID,safe_enbedding_lookup_sparse()安全建立嵌入向量。tf.SparseTensor建立稀疏ID和稀疏权重。建立嵌入向量权重embedding_weights,取决词汇量大小、嵌入同量维数、shard数量。initializer.run()、eval()初始化嵌入向量权重。safe_embedding_lookup_sparse()将本特征向量安全转移为低维、稠密特征向量。eval()收集到一个tuple。

run_meta_path文件是tensorflow::RunMetadata结果。得到模型每个op所待贮存和日耗费。