一个官方教程上@tf.function
说:
为了获得最佳性能并使您的模型可在任何地方部署,请使用 tf.function 从您的程序中制作图形。感谢 AutoGraph,数量惊人的 Python 代码仅适用于 tf.function,但仍有一些陷阱需要警惕。
主要的收获和建议是:
- 不要依赖 Python 的副作用,如对象突变或列表追加。
- tf.function 最适合 TensorFlow 操作,而不是 NumPy 操作或 Python 原语。
- 如有疑问,请使用 for x in y 习语。
它只提到了如何实现带@tf.function
注释的函数,而没有提到何时使用它。
关于如何决定我是否至少应该尝试用 注释函数是否有启发tf.function
?似乎没有理由不这样做,除非我懒得去除副作用或更改诸如range()
-> 之类的东西tf.range()
。但如果我愿意这样做......
是否有任何理由不@tf.function
用于所有功能?
(可能是一个菜鸟问题,但在谷歌搜索20分钟后我没有找到解决方案.)
我用PyCharm 创建了一个新的纯Python项目,它产生了以下文件夹结构
myproject
??? venv
??? bin
? ??? activate
? ??? activate.csh
? ??? activate.fish
? ??? easy_install
? ??? easy_install-3.5
? ??? pip
? ??? pip3
? ??? pip3.5
? ??? python
? ??? python3
? ??? python3.5
??? include
??? lib
? ??? python3.5
??? lib64 -> lib
??? pyvenv.cfg
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我现在放在哪里myproject.py
或myproject
文件夹?
venv
?venv/bin
文件夹中?venv
,即myproject/venv/myproject.py
?我想设置一个元素的高度.它应该是最高子元素的高度.
是否有类似的东西:
Parent {
height: max(child1.height, child2.height)
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者像:
Parent {
height: stretchToChildren
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想在python中使用opencv创建一个图像文件.当我在相同的文件夹文件中创建它时创建
face_file_name = "te.jpg"
cv2.imwrite(face_file_name, image)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是当我试图在另一个文件夹中创建它时
face_file_name = "test\te.jpg"
cv2.imwrite(face_file_name, image)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
文件未创建.谁有人解释原因?
我甚至试过给出绝对的路径.我在Windows中使用python2.7.
对于有经验的用户来说,这可能是显而易见的,但我一直在处理Django只有几天.
问题:您在哪里放置全局视图,即主页?
我按照教程,你只为一个名为polls的应用程序创建视图.并且还写了尽可能多的东西应放在分离的应用程序中,以使它们可移植.我没有发现主页的视图.那么我应该将我的主要内容放在project_name/project_name/views.py中,还是创建一个单独的应用程序,将视图放在project_name/globalapp/views.py中,然后将'^ $'URL映射到global.main?
我想我可以做任何我想做的事情,但我想知道是否有一种常见的方式来做,因为它有我尚未意识到的优点.
我发现了这个问题,但答案似乎并不清楚.
我正在关注如何使用纯 Tensorflow 加载图像的Tensorflow 2 教程,因为它应该比使用 Keras 更快。本教程在展示如何将结果数据集 (~ tf.Dataset
) 拆分为训练和验证数据集之前结束。
我检查了tf.Dataset的参考,它不包含split()
方法。
我尝试手动切片,但tf.Dataset
既不包含 asize()
也不包含length()
方法,所以我不知道如何自己切片。
我不能使用validation_split
of的参数,Model.fit()
因为我需要增加训练数据集而不是验证数据集。
拆分一个的预期方法是什么,tf.Dataset
或者我应该使用不同的工作流程,而不必这样做?
(来自教程)
BATCH_SIZE = 32
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224
list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(data_dir/'*/*'))
def get_label(file_path):
# convert the path to a list of path components
parts = tf.strings.split(file_path, os.path.sep)
# The second to last is the class-directory
return parts[-2] == CLASS_NAMES …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我浏览了Qt5和Qt Quick的新功能,并没有真正理解它与图形视图框架(QGraphicsScene)功能的明显区别.它使用QML但旁边:
我正在制作塔防游戏并且一直在使用QGraphicsScene,现在我想知道是否应该切换到Qt Quick.
我正在学习c ++/qt编程,并习惯在大学时与Ada一起编程.我真正想念的一件事是您可以在Ada中创建的子类型.例如,您可以将整数转换为货币和重量.Ada会确保您不会将货币变量分配给权重变量.两者基本上都是整数,所有功能都完整无缺.你无法分配它们.在任何主要语言中都有这样的东西吗?我真的很想念这个.
非常感谢C++中的一个例子.超级复杂的类构造和模板修补不算:).
我正在尝试用Qt 5.1和Qt Quick 2编写游戏,它是新的(更快的)图形引擎.我已经阅读了几个小时的文档,但如果我想在屏幕上移动其位置由C++代码确定的项目,我仍然无法弄清楚要使用哪些类.
在QGraphics中很简单:我创建了一个QGraphicsScene实例,将QGraphicsItem的任何继承者添加到它,然后创建一个QGraphicsView实例,它是一个Widget并显示所有项目及其更改.我将QGraphicsItem连接到信号以进行更改.
在Qt Quick 2中我首先阅读了
我想为Java EE开发人员安装Eclipse IDE,并偶然发现
eclipse-jee-mars- R -linux-gtk-x86_64.tar.gz
和
eclipse-jee-mars- M1 -linux-gtk-x86_64.tar.gz.
两者都适用于Linux 64bit.这些包之间有什么区别?
python ×3
qml ×2
qt ×2
qt5 ×2
qtquick2 ×2
ada ×1
directory ×1
django ×1
django-views ×1
eclipse ×1
file ×1
keras ×1
opencv ×1
python-3.x ×1
tensorflow ×1
tf.keras ×1
virtualenv ×1