我想在 Python 3.6 中仅使用一行登录来打印列表。目前我的代码看起来像这样。
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(log_level)
ch = logging.StreamHandler(sys.stdout)
ch.setLevel(log_level)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)
# some codes in-between
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
logger.info("Numbers in num_list are: ")
for item in num_list:
logger.info(item)
我想得到的是
2018-07-23 17:29:30,200 - root - INFO - Numbers in num_list are: 1 2 3 4 5
但是，我会得到
2018-07-23 17:29:30,200 - root - INFO - Numbers in num_list are:
2018-07-23 17:29:30,200 - root - INFO - …当我阅读global_step的文档时,这个问题出现了.这里明确声明global_step不可训练.
global_step_tensor = tf.Variable(10,trainable = False,name ='global_step')
sess = tf.Session()
print('global_step:%s'%tf.train.global_step(sess,global_step_tensor))
根据我的理解,可训练意味着可以在sess.run()期间更改值.我试图宣布它既可训练又不训练,并得到相同的结果.所以我不明白为什么我们需要声明它不可训练.
我阅读了可训练的文件,但并没有得到它.
所以我的问题是:
现在我有一段 JavaScript 代码来更改网页的显示，例如突出显示一些数据，以便在阅读网页时可以轻松找到它们。
代码超级简单，你可以想象一下
document.getElementById(index).classList.add("highlight")
index用于查找需要更改的内容。我将把highlight类附加到class找到的内容的属性中，以便更改显示（仅用于说明目的）
现在的问题是，每当我打开网页时，我都需要将这段代码复制粘贴到Chrome中的控制台并运行，这很麻烦。所以我想知道当我加载网页时Chrome是否会自动运行这个脚本。举例来说，我有一个指向网页的超链接，当我单击该超链接时，将运行脚本并更改网页的显示。
Tampermonkey对我来说并没有多大帮助。我有另一种方法来为不同的网页生成 JavaScript，这样当我加载不同的网页时，我想要运行的脚本就会改变。
如何分析TensorFlow模型？我想至少想方设法让模型更快,看看我有多少GPU负载,以及消耗多少GPU内存.
我的问题是在 tensorflow 中定义双向 LSTM 单元（fw_cell 和 bw_cell）我们应该独立定义 fw_cell 和 bw_cell 还是相同？