如何在Dockerfile中添加PYTHONPATH的路径？这样当容器运行时它有正确的PYTHONPATH？我对码头工作者来说是新手.
我已添加ENV PYTHONPATH "${PYTONPATH}:/control"到Dockerfile,因为我想将目录添加/control到PYTHONPATH.
当我访问容器bash docker exec -it trusting_spence bash并打开python并运行下面的命令时,目录control不在列表中.
import sys
print(sys.path)
FROM python:2
RUN pip install requests\
&& pip install pymongo
RUN mkdir control
COPY control_file/ /control
ENV PYTHONPATH "${PYTONPATH}:/control"
CMD ["python","control/control_file/job.py"]
我正在尝试了解张量流中的占位符。shape=[None,在下面的示例中具体说明什么。
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 128, 128, 3], name="X")
此答案描述为：
您可以将TensorFlow中的占位符视为指定将要馈入图形的数据的形状和类型的操作。占位符X定义将馈入数量不确定的float32类型的形状（128、128、3）行进入图表。占位符不保持状态，仅定义要流入图形的数据的类型和形状。
当说“未指定数量的ROWS”时，是否真的意味着未指定数量的128 * 128 * 3张量？就像您要为输入图像创建占位符以将输入图像输入到CNN一样？
在下面的课程中是否有任何好处或原因,为什么speak()返回一个const char*而不是std::string？
class Animal
{
protected:
std::string m_name;
Animal(std::string name)
: m_name(name)
{
}
public:
std::string getName() { return m_name; }
const char* speak() { return "???"; }
};
我正在关注tensorflow 的本教程：
我试图理解tf.session.run(). 我知道您必须在会话中的图形中运行操作。
是train_step的，因为它封装了这个特殊的例子在网络的所有操作通过呢？我试图理解为什么我不需要将任何其他变量传递给会话，例如cross_entropy.
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
这是完整的代码：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for _ in range(10):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, …我正在按照本教程使用auto关键字和STL迭代器.
它说这种语法适用于C++ 11.
vector<int> vec;
auto itr = vec.iterator(); // instead of vector<int>::iterator itr
但是,当我尝试它时,我得到这个编译错误？
错误:无效使用'std :: vector :: iterator'