Monthly Archive: January 2021

机器学习之python入门指南(三)条件语句和循环语句的使用 0

机器学习之python入门指南(三)条件语句和循环语句的使用

Hits: 0Python3条件语句和循环语句的使用 1)Python3条件语句的用法 if语句: Python中if语句的一般形式如下: if 条件1:    语句1 elif条件2:    语句2 else: 语句3 如果 “条件1” 为 True 将执行“语句2” 如果 “条件1” 为False,将判断 “语句2” 如果”条件2″ 为True 将执行 “语句2” 块语句 如果 “条件2” 为False,将执行”语句3″块语句 注意: 1)Python用elif代替了else if:所以Python中if语句的关键字为: if-elif-else...

Missing compiler_cxx fix for MSVCCompiler 0

Missing compiler_cxx fix for MSVCCompiler

Hits: 0        我安装的python版本是2.7,log完整提示: No module named msvccompiler in numpy.distutils; trying from distutils Missing compiler_cxx fix for MSVCCompiler         这种情况是python没有找到VC编译器,python2.7默认要找VC++2008的库,不过这里让python去找VC++2010的路径。         第一步:找到路径D:Python27Libdistutils(具体路径依据自己选择),删除msvc9compiler.pyc(注意备份),然后编辑msvc9compiler.py文件,将第243行改为 toolskey = “VS100COMNTOOLS”  ...

【初学者入门系列】Tensorflow学习路线指引 0

【初学者入门系列】Tensorflow学习路线指引

Hits: 0导 语 TensorFlow是业界广泛使用的开源机器学习框架,虽然有后起之秀不断挑战它的地位,凭借快速部署、适合产品级应用等特点,目前在AI开发者中仍然占据Top2的地位。 工具篇 目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,TensorFlow1.x主要使用静态图,这意味着我们先定义计算图,然后不断使用它;而在TensorFlow2.x中,每次都会重新构建一个新的计算图。 对于使用者来说,两种形式的计算图有着非常大的区别,同时静态图和动态图都有他们各自的优点,比如动态图比较方便debug,使用者能够用任何他们喜欢的方式进行debug,同时非常直观;而静态图是通过先定义后运行的方式,之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图,所以速度会比动态图快一些。 Tensorflow1.x由于大部分版本不支持动态图机制,即不支持代码调试功能,并且部分语法(如条件判读、循环)与python原始语法差别较大,具体可参考如下示例代码: #1-动态图:语法与python一致 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager as tfe tfe.enable_eager_execution() first_counter = tf.constant(0) second_counter = tf.constant(10) while first_counter<second_counter: first_counter = tf.add(first_counter, 2) second_counter = tf.add(second_counter, 1)...

tensorflow从1.0版本切换到1.3 0

tensorflow从1.0版本切换到1.3

Hits: 01.先卸载之前的版本 sudo pip3 uninstall tensorflow-gpu 2.安装新的tf sudo pip3 install tensorflow-gpu==1.3 3.tensorflow1.3需要CUDA8.0和cudnn6.0,因此只需要替换之前的cudnn5.0即可 在Nvidia官网下载cudnn6.0,解压后执行下面的命令,cuda为解压后的文件名 cd ~/cuda/include sudo cp *.h /usr/local/cuda/include/ cd ~/cuda/lib64 sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 福利区:独学而无友,则孤陋而寡闻.加入机器学习与深度学习讨论QQ群(581789266),一块交流与探讨,共同成长和进步!

机器学习之python入门指南(十)os模块常用方法简介 0

机器学习之python入门指南(十)os模块常用方法简介

Hits: 0Python3中os模块常用方法简介 os模块 Python中os模块提供了一个统一的操作系统接口函数,这些接口函数是平台指定的,os模块能在不同操作系统平台中的特定函数间自动切换,从而实现跨平台。 os模块常用方法 os.name:输出字符串指示当前使用平台(window下为nt,Linux下为posix) Os.getcwd():获取当前工作目录(即当前python脚本工作的目录路径) os.curdir:返回当前目录(.) os.pardir:获取当前目录的父目录字符串名(..)   os.makedirs(‘dirname1/dirname2’):可生成多级递归目录(dirname1里面有dirname2) os.removedirs(‘dirname1’):若目录为空,则删除,并递归到上一级,如若也为空,则删除,依此类推。 注释:先创建了catalog1然后在目录catalog1里面又创建了catalog2。然后catalog2为空,删除,返回catalog1,仍未空,继续删除。 os.mkdir(‘dirname’):生成单级目录os.rmdir(‘dirname’):删除单级目录:若目录不为空则报错 os.listdir(‘dirname’):列出指定目录下的所有文件和子目录包含隐藏文件,并以列表方式打印。 os.remove()删除一个文件 os.rename(“oldname”,“newname”):重命名文件/目录 os.stat(‘path/filename’):获取文件/目录信息   os.system(“command”):运行shell命令,直接显示; os.ponen():运行shell命令直接获取结果os.environ()获取系统环境变量  os.path中常用的方法 os.path.abspath(path):返回path规范化的绝对路径 os.path.dirname(path):返回path的目录 os.path.exits(path):如果path存在,返回True,否则返回Flase os.path.isabs(path),如果path是绝对路径,则返回True。 os.path.isfile(path):如果path是一个存在的文件则返回True,否则返回Flase。 Os.path.isdir(path):如果path是一个存在的目录,则返回True,否则返回Flase   运行结果为: Flase  True os.path.join(path1[,path2,…]):将多个路径组合返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略。 os.path.getatime(path):返回path所指的文件或目录最后访问时间(时间戳)...

在windows上安装CPU版Tensorflow 0

在windows上安装CPU版Tensorflow

Hits: 0(一)安装环境: Windows 64位 python3.5 (二)安装步骤: 1.下载vs运行库 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 2.下载Win 64下的python3.5 https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe 安装时勾选add Python to Path 3.打开控制台(快捷方式:win+r 后输入cmd) pip install tensorflow install时自动检测安装依赖项,安装结束后如下图: (三)检测安装是否成功: import tensorflow as tf hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’) sess = tf.Session() print(sess.run(hello))...

C/C++除法探微 0

C/C++除法探微

Hits: 0 除法的取整分类除法的取整分为三类:向上取整、向下取整、向零取整。 1.向上取整:在这种取整方式下,9/4=3,9/(-4)=-2,6/3=2,6/(-3)=-2 2.向下取整:在这种取整方式下,9/4=2,9/(-4)=-3,6/3=2,6/(-3)=-2 3.向零取整:取整时舍去小数部分,又称截断取整。在这种取整方式下,9/4=2,9/(-4)=-2,6/3=2,6/(-3)=-2 无论是向上取整还是向下取整,(-a)/b==-(a/b)都不一定成立。 向零取整可以满足(-a)/b==-(a/b),C/C++采用这种取整方式。