小编C. *_*ang的帖子

我正在尝试使用Tensorboard来显示我的训练程序.我的目的是,当每个时代完成时,我想使用整个验证数据集测试网络的准确性,并将此准确性结果存储到摘要文件中,以便我可以在Tensorboard中将其可视化.

我知道Tensorflow必须summary_op这样做,但它似乎只适用于运行代码的一个批处理sess.run(summary_op).我需要计算整个数据集的准确性.怎么样？

有没有任何例子可以做到这一点？

在VisualStudio中,当您编写一个函数时,它可以折叠成轮廓,每个人都知道它.您还可以使用#pragma region和#pragma endregion手动指定代码区域,以便它可以折叠.但是我发现了一个问题,如果任何折叠的代码块在其中#pragma region,它们就不能再崩溃了.有什么办法可以解决吗？

我将解决一个小的线性系统Ax = b,其中A一个4乘4的对称矩阵存储了16个double数字(实际上其中10个足以表示它),b是4乘1的向量.问题是,我必须运行这种系统数百万次.所以我正在寻找最有效的库来解决它.我尝试了cv::solve()方法OpenCV,但我仍觉得它很慢.

由于矩阵A是对称的,我记得Conjugate Gradient算法因其效率而可能是一个很好的候选者.但是,我还没有找到它的库(英特尔MKL似乎有一个,但它是专为稀疏矩阵设计的,不适合我的问题).

任何人都可以帮助我吗？

在Lua中，我有一个像这样的字符串：231 523 402 1223 9043 -1 4它包含多个用空格分隔的数字。现在，我想将其转换为整数的向量，如何使用一些内置函数来实现它？

我想从向量的每个元素中减去一个数字，如果用传统的C++编写，应该是这样的：

vector<int> A; // a vector of size N
int value; // a value to subtracted
for (int i = 0; i < N; i++)
    A[i] -= value;

但是现在，我想用它for_each来使代码更清晰。例如，代码应该是这样的（以下是不正确的）：

for_each(A.begin(), A.end(), [](int& x, int v) { x -= v; });

但 lambda 函数不能使用变量value。

这要怎么处理呢？

我们知道对于vector<int> A，我们可以使用*max_element(A.begin(), A.end())来找到 中的最大值A。但是，我想知道是否有干净的方法可以找到 a 中的最大值vector<vector<int>> B，避免使用for循环？

如果我们使用for循环，代码可能很简单，例如：

int maxvalue = INT_MIN;
for (int i = 0; i < m; i++)
    for (int j = 0; j < n; j++)
        maxvalue = max(maxvalue, B[i][j]);

或者

int maxvalue = INT_MIN;
for (int i = 0; i < m; i++)
{
    int temp = *max_element(B[i].begin(), B[i].end());
    maxvalue = max(maxvalue, temp);
}

但是我还是觉得不够干净。而且我不喜欢for循环。

最后，我选择了以下代码来做到这一点：

auto itv = max_element(A.begin(), A.end(), …