随笔分类 - python
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摘要：tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 此函数是为了防止在训练中过拟合的操作，将训练输出按一定规则进行变换 参数： x：输入 keep_prob：保留比例。 取值 (0,1] 。每一个参数都将按这个比例随
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摘要：https://docs.floydhub.com/guides/environments/
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摘要：https://blog.csdn.net/lchzh1994/article/details/81223726
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摘要：1、测试TensorFlow是否安装成功 python import tensorflow as tf hello=tf.constant('hello,world') sess=tf.Session() print(sess.run(hello)) 结果会输出，如下图所示 2、TensorFlow
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摘要：各命令说明conda env list **查看环境列表 conda create -n env_name python=version package_names **参数-n是指接下来的参数指定虚拟环境名，与--name等效，所以env_name即为指定的将要创建的虚拟环境名。python=ve
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摘要：运行tensorflow模型时遇到下面问题（待解决） Using TensorFlow backend.Traceback (most recent call last): File "d:\ProgramData\Anaconda3\envs\myenv\lib\site-packages\ten
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摘要：requirements.txt可以通过pip命令自动生成和安装 生成requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt 安装requirements.txt依赖 pip install -r requirements.txt
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摘要：在Python中，以下划线开头的变量名有特殊的含义，尤其是在类的定义中。用下划线作为变量前缀和后缀来表示类的特殊成员： l _xxx：这样的对象叫做保护变量，不能用'from module import *'导入，只有类对象和子类对象能访问这些变量； l __xxx__：系统定义的特殊成员名字； l
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摘要：闭包定义：1、闭包是一个嵌套函数2、闭包必须返回嵌套函数3、嵌套函数必须引用一个外部的非全局的局部自由变量 # 面试题 def num(): return [lambda x:i*x for i in range(4)]# num() -> [函数,函数,函数,函数]print([ m(2) for
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摘要：def func(a,b=[]) 有什么陷阱？def func(a,b=[]): b.append(a) return bl1 = func(1)l2 = func(2,[11,22])l3 = func(3)print(l1,l2,l3) #执行结果： [1,3] [11,22,2] [1,3]
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摘要：装饰器：在不改变原函数内部代码的基础上，在函数执行之前和之后自动执行某个功能。 目的：在不改变原函数的基础上，再函数执行前后自定义功能。 编写装饰器 和应用 # 装饰器的编写def x(func): def y(): # 前 ret = func() # 后 return ret return y
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摘要：map，循环每个元素（第二个参数），然后让每个元素执行函数（第一个参数），将每个函数执行的结果保存到新的列表中，并返回。 v1 = [11,22,33,44]result = map(lambda x:x+100,v1)print(list(result)) # 特殊 filter 循环每个元素（第
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摘要：*args：可以理解为只有一列的表格，长度不固定。 **kwargs：可以理解为字典，长度也不固定。 1、函数调用里的*arg和**kwarg： （1） *arg：元组或列表“出现” **kwarg：字典“出没” （2）分割参数 2、函数定义时传的*arg /**kwarg: （1）接收参数
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