原创 【tensorflow入門】9、結果可視化
1、安裝matplotlib [Python中畫圖的工具包] ，否則會報錯。 Python庫導入錯誤：ImportError: No module named matplotlib.pyplot 補救： 2、在上一篇代碼的基礎上
2020-06-24 03:38:36
原创 【tensorflow入門】7、激勵函數
#activation function 激勵函數：就是把某一部分的神經元先激活起來， #把激活的神經元相應的信息傳遞到後面一層的神經系統裏面 部分方程： 常用的激勵函數：每種激勵函數都針對固定的一類問題的。有對應關係。 相關代碼
2020-06-24 03:38:36
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原创 【tensorflow入門】5、變量
一、變量的定義 二、變量的運算 解析： 變量state初始值爲0，常量one初始值1 執行3次for循環，每次都運行update這個op，將new_state賦給state。而new_state這個op爲將state+1。 因此第
2020-06-24 03:38:36
原创 【tensorflow入門】11、tensorboard可視化--繪製直方圖histogram+標量信息scalas
本文爲tensorboard的進一步使用，tensorboard的安裝及最初使用方法見【tensorflow入門】10、可視化--Tensorboard的安裝、使用、排雷 代碼見文章最後。 一、踩雷！ 本人跟着莫煩教程學習，莫煩教程視頻中
2020-06-24 03:38:36
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原创 【tensorflow入門】15、神經網絡中變量的存儲和讀取---saver+restore
tensorflow中允許將訓練的variable存儲起來，下次讀取並接着訓練。 存儲saver： import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy代碼會省事些 #Save to
2020-06-24 03:38:36
原创 【Spark入門】1、Spark在windows下的環境搭建（包含jdk、scala、spark、hadoop的安裝和配置）
本電腦之前未安裝過相關的任何軟件，比如scala、jdk、hadoop、spark之類的都沒安裝過。 本教程正是在嘗試安裝的過程中記錄的， 本人健忘+很菜，怕後期把電腦弄崩潰了還得重新搭建，故提前記錄好。 一、安裝JDK 1、JDK下載地
2020-06-24 03:38:36
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原创 【Spark+NLP】22、下載、安裝、部署github上的程序
1、在linux上安裝git 本人是ubuntu系統，運行$ sudo apt-get install git即可 centos可運行$ sudo yum install git 2、克隆項目 命令行代碼：git clone http
2020-06-24 03:38:35
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原创 【Spark+NLP】23、中低配電腦關於spark的一些血淚踩坑
最近20天沒有什麼大的進展，一直各種踩坑，這裏把當初的筆記記錄下，以備後期查用。 1、https://blog.csdn.net/HJXINKKL/article/details/81951551 https://blo
2020-06-24 03:38:35
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原创 【Spark+NLP】11、免密鑰ssh登錄 + hadoop分佈式環境搭建！
一、ubuntu 18.04 vim的安裝 VPS從16.04換到18.04，發現vim命令找不到了，只有vi，界面一般，方向鍵還不對。 重新安裝vim就能解決問題： sudo apt-get remove vim-common sud
2020-06-24 03:38:35
原创 【Spark+NLP】13、使用IDEA創建spark項目 + pom.xml的配置
說在前面： 之前spark的分佈式環境終終終終於搭建好了，下一步就是開始spark編程了。 我用到的是IDEA。 臨時先在windows環境下操作，過兩天移到linux環境中。 一、IDEA的安裝 https://blog.csdn.ne
2020-06-24 03:38:35
原创 【Spark+NLP】24、整理一些自己會用到的指令+操作
1、tfos框架操作： git克隆： git clone https://github.com/wjlx/tfos.git 搭建環境：根據requirement.txt 搭建 安裝框架： cd /home/lin/tfos (必
2020-02-21 08:56:34