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    3.14 正向传播、反向传播和计算图 3.14.1 正向传播 3.14.2 正向传播的计算图 3.14.3 反向传播 3.14.4 训练深度学习模型 小结 3.14 正向传播、反向传播和计算图 前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中,我们只提供了模型的正向传播(forward propagation)的计算,即...
  • 2-2,三种计算图

    2-2,三种计算图 一,计算图简介 二,静态计算图 三,动态计算图 四,TensorFlow2.0的Autograph 2-2,三种计算图 有三种计算图的构建方式:静态计算图,动态计算图,以及Autograph. 在TensorFlow1.0时代,采用的是静态计算图,需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图,然后再开启一个会话Se...
  • 拆解复杂问题:实现计算器

    拆解复杂问题:实现计算器 一、字符串转整数 二、处理加减法 三、处理乘除法 四、处理括号 五、最后总结 拆解复杂问题:实现计算器 我们最终要实现的计算器功能如下: 1、输入一个字符串,可以包含+ - * / 、数字、括号以及空格,你的算法返回运算结构。 2、要符合运算法则,括号的优先级最高,先乘除后加减。 3、除号是整数除法,无论正负...
  • 1.19 转换并同时计算数据

    1.19 转换并同时计算数据 问题 解决方案 讨论 1.19 转换并同时计算数据 问题 你需要在数据序列上执行聚集函数(比如 sum() , min() , max() ),但是首先你需要先转换或者过滤数据 解决方案 一个非常优雅的方式去结合数据计算与转换就是使用一个生成器表达式参数。比如,如果你想计算平方和,可以像下面这样做:...
  • 利用 Function 函数计算服务进行消息处理

    利用 Function 函数计算服务进行消息处理 操作流程 消息处理测试 Baetyl 启动 MQTTBox 建立连接 消息处理验证 利用 Function 函数计算服务进行消息处理 声明 : 本文测试所用设备系统为 Ubuntu 18.04 本文测试使用的函数运行时是 Python3 模拟 MQTT client 行为的客户端为 MQ...
  • 8.5. 多GPU计算的简洁实现

    1199 2019-06-05 《动手学深度学习》
    8.5. 多GPU计算的简洁实现 8.5.1. 多GPU上初始化模型参数 8.5.2. 多GPU训练模型 8.5.3. 小结 8.5.4. 练习 8.5. 多GPU计算的简洁实现 在Gluon中,我们可以很方便地使用数据并行进行多GPU计算。例如,我们并不需要自己实现“多GPU计算” 一节里介绍的多GPU之间同步数据的辅助函数。 首先导入本...
  • 11. 计算城市之间的航班总数

    11. 计算城市之间的航班总数 In [ 92 ]: flights = pd . read_csv ( 'data/flights.csv' ) flights . head () Out [ 92 ]: # 求每两个城市间的航班总数 In [ 93 ]: flights_ct = fli...
  • 20-管理容器的计算资源

    Managing Compute Resources for Containers(管理容器的计算资源) Resource types(资源类型) Resource requests and limits of Pod and Container(Pod和容器资源的最小需求与最大限制) Meaning of CPU(CPU的含义) Meaning of...
  • ipcalc 简单的IP地址计算器

    ipcalc 补充说明 语法 选项 实例 ipcalc 简单的IP地址计算器 补充说明 ipcalc命令 是一个简单的ip地址计算器,可以完成简单的IP地址计算任务。 语法 ipcalc (选项) 选项 - b :由给定的 IP 地址和网络掩码计算出广播地址; - h :显示给定 UP 地址所对应的主机名; - m ...
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