小编nik*_*iko的帖子

编译器是否只是检查锁定和解锁语句之间正在修改哪些变量并将它们绑定到互斥锁,以便对它们进行独占访问？

或者mutex.lock()锁定当前范围内可见的所有资源？

我想统一我的网站的导航布局,所以我创建了一个单独的html文件,其中包含导航的代码.我使用JS动态加载文件:

$("#navigation").load("/navigation/navigation.html", function() {
   $.getScript('/material.min.js');
});

问题是没有为这个html中的动态加载组件执行material.min.js,我失去了一些关键功能.我该如何解决这个问题？

我的Linux系统上有qt4和qt5.默认使用qt4.什么是改变它的干净方法,以便qmake默认使用qmake-qt5？

这可能是Tensorflow的重复:如何在批处理中获得每个实例的渐变？.无论如何,我问它,因为没有一个令人满意的答案,这里的目标有点不同.

我有一个非常大的网络,我可以放在我的GPU上,但我可以提供的最大批量大小是32.任何大于此的东西都会导致GPU耗尽内存.我想使用更大的批次以获得更精确的渐变近似值.

具体来说,假设我想通过依次喂3批32个来计算大批量96的梯度.我所知道的最好方法是使用Optimizer.compute_gradients()和Optimizer.apply_gradients().这是一个小例子,它是如何工作的

import tensorflow as tf
import numpy as np

learn_rate = 0.1

W_init = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], dtype=np.float32)
x_init = np.array([ [11,12,13], [14,15,16], [17,18,19] ], dtype=np.float32)

X = tf.placeholder(dtype=np.float32, name="x")
W = tf.Variable(W_init, dtype=np.float32, name="w")
y = tf.matmul(X, W, name="y")
loss = tf.reduce_mean(y, name="loss")

opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate)
grad_vars_op = opt.compute_gradients(loss)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# Compute the gradients for each batch
grads_vars1 = sess.run(grad_vars_op, feed_dict = {X: x_init[None,0]}) …

我有以下代码：

data = np.load("data.npy")
print(data) # Makes sure the array gets loaded in memory
dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices((data))

该文件"data.npy"为 3.3 GB。使用 numpy 读取文件需要几秒钟，但是创建 tensorflow 数据集对象的下一行需要很长时间才能执行。这是为什么？它在幕后做什么？

有没有办法在仍然录制的同时禁用 OpenAI 健身房中的视频渲染？

当我使用 atari 环境和Monitor包装器时，默认行为是不渲染视频（视频仍被录制并保存到磁盘）。但是，在诸如MountainCarContinuous-v0, CartPole-v0, 之类的简单环境中Pendulum-v0，渲染视频是默认行为，我找不到如何禁用它（我仍然想将其保存到磁盘）。

我在服务器上运行我的工作，官方建议的解决方法xvfb不起作用。我看到很多人都遇到了问题，因为它与 nvidia 驱动程序发生冲突。我发现的最常见的解决方案是重新安装 nvidia 驱动程序，我无法这样做，因为我没有服务器的 root 访问权限。

我想定义一个与int具有完全相同行为的对象,但有一些细微的差别.考虑上课

class MyInt:
  def __init__(self, num):
    self.num = num

我需要启用以下行为:当MyInt分配给另一个变量时,操作会导致分配MyInt.num而不是整个类,即

i = MyInt(10)
a = i
print(type(a)) # <class 'int'>
print(a)       # 10

换句话说,a=i结果a= i.num.所有其他功能MyInt应int与应用完全相同MyInt.num,例如i += 1应相当于i.num +=1

我想这可以通过MyInt继承int和利用__getattr__和来实现__setattr__.但是,我不确定在python中使用什么方法来获取变量的值,以便我可以实现所需的功能.

免责声明:我需要这个,以便我可以在函数内全局修改变量.我知道这不推荐,但这是我唯一的选择.我也不能用global.