...x_batch, m.input_y: y_batch} _, step, summaries, loss = sess.run( [train_op, global_step, train_summary_op, m.loss], feed_dict) trai...
...该作用域内创建新对象由tf.get_Variable决定。再使用variable_summaries函数来创建该层的一些信息 def nn_layer(self,input_tensor,input_dim,output_dim,layer_name,act=tf.nn.relu): with tf.name_scope(layer_name): with tf.n...
...st_y_predict) eval_tensorflow = True batch_gradient = False def variable_summaries(var): with tf.name_scope(summaries): mean = tf.reduce_mean(var) tf.summary.scalar(mean, mean...
...域内更新Variable对象。.assign_add实现Variable对象递增。在summaries名称作用域内汇总数据供TensorBoard用。.cast()做数据类型转换。.summary.scalar()做标量数据汇总。在global_ops名称作用域创建全局Operation(Op)。初始化所有Variable对象。合...
当我们构建一个深度学习模型时，了解模型的结构和参数是非常重要的。TensorFlow提供了一种可视化网络的编程技术，它可以帮助我们更好地理解模型的结构和参数，从而更好地调整模型以获得更好的性能。 TensorFlow提供了一个...
在每个 trx 交易中，我们都会看到 ref_block_num 和 ref_block_prefix, 这2个参数有什么作用呢。 先讲下它的大致作用，再来对代码进行分析。 这是白皮书对这2个参数的作用描述 Transaction as Proof of Stake (TaPoS) The EOS.IO software requires every...
0x000 概述 es6真正的引入的面相对象的类，以前我们总是通过其他手段来模拟类这种形式，现在终于有了，我有点开心，又有点难过，因为在我看来，js并不是所谓的面相对象的语言，反而更偏向函数式，原型继承是他真正的...
深拷贝和浅拷贝问题的本质还是不同数据类型的存储方式差异，尤其是引用数据类型的特殊。 现分别对赋值、浅拷贝、深拷贝做深入研究： 1.赋值 原理：直接将对象指针直接赋值给另一个变量 代码： let developer = { title: F...
Summary Ranges Given a sorted integer array without duplicates, return the summary of its ranges. For example, given [0,1,2,4,5,7], return [0->2,4->5,7]. 双层迭代法 复杂度 时间 O(N) 空间 O(N) 思路 外层的while循环控制每个r...
Given a sorted integer array without duplicates, return the summary of its ranges. For example, given [0,1,2,4,5,7], return [0->2,4->5,7]. 输入一个排序好的整数数组，输出数组中连续数字的范围的数组 /** * @param {number[]} nums *...
Summary Ranges 题目链接：https://leetcode.com/problems... loop两种写法： public class Solution { public List summaryRanges(int[] nums) { List result = new ArrayList(); if(nums.length == 0) r...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
