葡京赌场网址PDF.NET 数据开发框架

欢迎使用 PDF.NET 数据开发框架
(Ver 4.0)

首先向大家和《TensorFlow实战》的撰稿人说句不好意思。我明日看的书是《TensorFlow实战》。但从TF024初步,我在上学笔记的参考资料里一直写的是《TensorFlow实践》,我要好粗心搞错了,希望不至于对大家造成太多误导。

关于框架的名字由来

         在本人安顿www.pwmis.cn
站点(原域名曾经过期,现在正准备采纳新域名http://www.pwmis.com/
)的时候,考虑到架构的包容性和前些天提拔的可能性,最器重的是绝非充裕的小运去为网站添加和有限支撑广大扑朔迷离的主次,所以在借鉴前人成功经验的底子上,设计了
一套全新的敏捷数据处理框架 PWMIS Data development
Framework,简称PDF。本套框架的盘算是借鉴Java平台的Hibernate 和 iBatis
而来,兼有ORM和SQL-MAP的特点,同时还参考了后来.NET的LINQ(本框架成型于二零零六年,当时还未听说过LINQ)使用风格,设计了
OQL查询表明式。本框架的设计思想是通用的,完全可以移植到Java
平台,现在只提供了.NET平台的贯彻,暂且将本框架命令为

PDF.NET

下载

TensorBoard,TensorFlow官方可视化工具。体现模型训练进度各样汇总数据。标量(Scalars)、图片(Images)、音频(audio)、计算图(Graphs)、数据分布(Distributions)、直方图(Histograms)、嵌入向量(Embeddings)。TensorBoard浮现数据,执行TensorFlow总括图进程,各种类型数据集中并记录到日志文件。TensorBoard读取日志文件,解析数据,生成数据可视化Web页,浏览器观看种种汇总数据。

框架扶助的作用

  • UI层(WinForm/Web)控件数据绑定、映射与查询;
  • BLL层实体对象查询(OQL)
  • DAL层SQL语句和.NET数据访问代码映射(查看
    SQL-MAP
    原理)

详尽说来,框架还包蕴以下特征作用:

  • 类似LINQ的协理ORM实体类查询的OQL表达式(有了LINQ为何还要搞一个OQL?本框架
    OQL的主导安顿在LINQ或者说本人知道
    LINQ以前,其余,.NET3.5框架才正式协助LINQ,而大家商家的一个出品却因为运用了3.5框架安装配置不便利成为市场和客服日常怨声载道的说辞。
    未来还有这么的理由,大家急迫须求一个近乎LINQ的东西运行在某些客户过时的机器上。
  • 不用任何后台代码即可分页的增强数据分页控件。
  • 只须求一行代码完结页面数据的增,删,改,查。
  • 据悉SQL词法分析的支撑多种数据库的迅猛分页类,你只需求安装SQL语句和分页属性它便可见为您转移特定数据库平台的当前页数据的SQL语句。
  • 一套实用工具,可以生成实体类和依照SQL配置文件自动生成代码的代码生成器以及SQL配置文件管理程序。
  • 越多的功能等待你去发现:)

载入TesnsorFlow,设置磨炼最大步数1000,学习速率0.001,dropout保留比率0.9。设置MNIST数据下载地址data_dir、汇总数据日志存放路径log_dir。日志路径log_dir存所有汇总数据。

与其余数据处理框架的涉及

       
本框架是计算多种多少处理框架的优点,去除其复杂后的轻量级的数码处理框,所以可能没有你熟识的下列重量级框架强大的效应。本框架的宏图目标是
轻量,急速,通用,易学 !

  • Hibernate:借鉴了它的ORM原理和HQL语言,使用了近乎的简练的ORM作用;
  • iBatis:借鉴了其SQL-MAP功效,对其复杂举行了不遗余力精简;
  • LINQ/Entity Framework:提供类似LINQ的OQL语法

input_data.read_data_sets下载MNIST数据,创建TensorFlow默认Session。

框架成效演示

  • 表单数据绑定,分页突显–
  • 数量映射,查询–
  • SQL-MAP演示(请查看DAL层代码)–
  •  OQL查询(演示请看TestSqlMapEntity 项目)
  • 支撑工具,提供代码生成器和SQLMAP配置文件管理程序–(请看解决方案Tools目录)

with tf.name_scope限定命名空间。定义输入x、y
placeholder。输入一维数据变形28×28图纸储存到tensor,tf.summary.image汇总图片数据TensorBoard突显。

框架的适用条件

  • 首先你是懒人或者菜鸟,大牛请绕道;
  • 说不上,你很喜欢平民化的技术,不是那种非MS等大厂提供的框架不用的技能狂热人员;
  • 末段,如若业主把您逼急了,提议你利用本框架,当然以前您得先通晓它,本人就是在那种情形下不顾项目老总的反对私自动用那套框架的,算是本框架的率先次商业类型的施用。(我一人落成了品种3/4的代码开发,其它多少人只写了1/4,项目老板最终才没话说)

概念神经网络模型参数伊始化方法,权重用truncated_normal初步化,偏置赋值0.1。

框架使用的限量标准

概念Variable变量数据集中函数,统计Variable
mean、stddev、max、min,tf.summary.scalar记录、汇总。tf.summary.histogram记录变量var直方图数据。

批准限制

      
首先,请尊崇本框架的版权,本人可以有标准化的盛开本框架的一些如故全部源码,如若你取得了源码你可以随便对其修改但不可以修改本框架的名号和版权归属,你
不得以将原始源码或者涂改后的源码分发给其余第三方,假诺您改改后,请向自家发送一份。假使您未从官方获得本框架的源码
,未经许可,不得使用其余工具对本框架反向工程查看和改动源码。任何社团和个人都得以将本框架使用于任何生意项目,可以免费使用本框架官方发表的最终DLL库和有关工具,但你有任务向我告知您采纳本框架的中央新闻,比如公司名称,项目名称,项目技术新闻等。本人不对你选用本框架造成的其余损失承担任
何责任。假诺您不容许上述条款,请勿使用本框架!

技术限制

      
当前版本基于.NET2.0之上平台,不帮助实体对象对应的数码库表外键关系,OQL表达式不支持多实体类查询,不帮助SQL的总计求和分组等,如有这么些复杂查询要求,请使用SQL-MAP技术。SQL-MAP
配置文件不援救多个布局文件,但您可以将配备文件以嵌入式文件分散到五个DAL项目中。数据访问已经停放了
SqlServer,OleDb,ODBC,Oracle,SQLite等,如果你想提供任何数据库类型的拜访,可以应用OleDb或者ODBC格局,或
者继承本框架的多少访问类支出专用数据访问提供程序。

布置MLP多层神经网络操练多少,每一层集中模型参数数据。定义成立一层神经网络数据汇总函数nn_layer。输入参数,输入数据input_tensor、输入维度input_dim、输出维度output_dim、层名称layer_name。激活函数act用ReLU。初叶化神经网络权重、偏置,用variable_summaries汇总variable数据。输入,矩阵乘法,加偏置,未激活结果用tf.summary.histogram统计直方图。用激活函数后,tf.summary.histogram再总括四回。

框架源码的取得

       你可以免费向自身索取本框架的测试解决方案
,要是你开心并想得到本框架的总体源码,请在线向自身发邮件联系:
dth1977@sohu.com 

       本人也欢迎您从不合法渠道获得本框架程序(不包蕴源码
),只要您根据许可范围。

nn_layer成立一层神经网络,输入维度图片尺寸28×28=784,输出维度隐藏节点数500。成立Dropout层,用tf.summary.scalar记录keep_prob。用nn_layer定义神经网络输出层,输入维度为上层隐含节点数500,输出维度系列数10,激活涵数全等映射identity。

慈眉善目行动

      
本人属吉林大庆人物,二〇〇八年中华河南汶川大地震临沂也是重灾区,即便悲惨已经过去一年多,但灾区重建依然是一个长久历程。由此我决定利用软件义卖方式,本人承诺,将本框架所获受益的50%捐献给灾区人民,请所有有慈善的人士鼎力协理!

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()对眼前输出层结果Softmax处理,总结交叉熵损失cross_entropy。统计平均损失,tf.summary.scalar总计汇总。

框架应用的门类案例

2007。黑龙江某市测绘流程管理体系,PDF.NET Ver1.0,工作流和音讯保管一些;

2008。上海某房产备案管理种类,PDF.NET Ver1.0,工作流部分;

2009。香岛某经济咨询公司银行数量利用项目,PDF.NE电视机er2.0,作为系统主旨框架部分。

2010。XX银行XX市分行基金营销连串,PDF.NE电视机er4.0,作为系统要旨框架部分。 

。。。更加多成功案例等待你的完毕:)

Adma优化器优化损失。总计预测正确样本数,计算正确率accury,
tf.summary.scalar总括汇总accuracy。

新版本信息

 

Ver 4.0 更新:

全盘改写了实体类处理程序,成效提高10倍;

校对实体类生成器,帮助从 SQLSERVER 表字段表达变化实体类属性表明;

SqlMapDAL 援救外部接口定义;

简化了支撑五个SqlMap文件的处理情势;

SQL-MAP辅助复杂查询的分页;

SQL-MAP改革了对存储进度的辅助;

OQL辅助单行表达式语法(OQL.From(Entity).Select(….).Where(…).OrderBy(…).END);

实体类援救高作用分页;

优化了转移内部数据访问对象的功效(不再爱护于反射);

优化了别样操作的频率。

 

Ver 3.0 更新:

•周密改写了SqlMap模块,真正辅助SQL-实体类 映射
•周详调整了框架的命名空间,合并了根基程序集成为一个 PWMIS.Core.dll
•修正了自2.0的话的Bug
•立异了代码生成器

Ver 2.0 更新:
•使用.NET 2.0技艺改写原来有所的模块
•增强了Web控件验证功效
•周到改写原有实体类,提供实体类生成器
•周到改写了OQL功能
•接济.NET 2.0数据库连接配置

Ver 1.0 功能:
•提供SQL-MAP功能
•提供ORM功能,并提供OQL功能
•提供控件数据绑定作用
•提供便捷分页控件
•提供控件数据声明功效

tf.summary.merger_all()获取具有汇总操作。定义三个tf.summary.FileWriter(文件记录器)在分化子目录,分别寄存陶冶和测试日志数据。Session总括图sess.graph参预操练进度记录器,TensorBoard
GRAPHS窗口体现整个总括图可视化效果。tf.global_variables_initializer().run()初步化全体变量。

更加多音信

本框架官方网站 http://www.pwmis.com/sqlmap
(新申请域名,如若无法打开表达还在备案中,原网址:http://www.pwmis.cn/sqlmap)

自身联系形式

QQ:45383850 (深蓝医务人员)或者

mailto:bluedoctors@msn.com (抗震救灾)

PDF.NET 技术开发群:43109929

连锁文档和更加多消息请查看官方网站。

定义feed_dict损失函数。先判断训练标记,True,从mnist.train获取一个batch样本,设置dropout值;False,获取测试数据,设置keep_prob
1,没有dropout效果。

其实履行实际训练、测试、日志记录操作。tf.train.Saver()制造模型保存器。进入训练循环,每隔10步执行merged(数据汇总)、accuracy(求测试集预测准确率)操作,test_writer.add_sumamry将集中结果summary和循环步数i写入日志文件。每隔100步,tf.RunOptions定义TensorFlow运行选项,设置trace_lever
FULL_TRACE。tf.RunMetadata()定义TensorFlow运行元音信,记录训练运算时间和内存占用等新闻。执行merged数据汇总操作,train_step训练操作,汇总括果summary、训练元新闻run_metadata添加到train_writer。执行merged、train_step操作,添加summary到train_writer。所有操练一切落成,关闭train_writer、test_writer。

切换Linux命令行,执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果。
tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries
复制网址到浏览器。

打开标量SCALARS窗口,打开accuracy图表。调整Smoothing参数,控制曲线平滑处理,数值越小越接近实际值,波动大;数值越大曲线越和平。图表下方按钮放大图片,左边按钮调整坐标轴范围。

切换图像IMAGES窗口,可以看出所有tf.summary.image()汇总数据。

测算图GRAPHS窗口,整个TensorFlow总括图结构。网络forward
inference流程,backward锻练更新参数流程。实线代表数量器重关系,虚线代表控制规范器重关系。节点窗口,看属性、输入、输出及tensor尺寸。

“+”按钮,显示node内部细节。所有同一命名空间节点被折叠一起。右键单击节点选拔删除。

切换配色风络,基于结构,同结构节点同颜色;基于运算硬件,同运算硬件节点同颜色。

Session runs,选择run_metadata磨练元音讯。

切换DISTRIBUTIONS窗口,看各类神经网络层输出分布,激活函数前后结果。看看有没有被遮挡节点(dead
neurons)。转为直方图。

EMBEDDINGS窗口,降维嵌入向量可视化效果。tf.save.Saver保存整个模型,TensorBoard自动对模型所有二维Variable可视化(唯有Variable可以被保存,Tensor不行)。选拔T-SNE或PCA算法对数据列(特征)降维,在3D、2D坐标可视化呈现。对Word2Vec测算或Language
Model分外实惠。

    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    max_steps=1000
    learning_rate=0.001
    dropout=0.9
    data_dir='/tmp/tensorflow/mnist/input_data'
    log_dir='/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries'
      # Import data
    mnist = input_data.read_data_sets(data_dir,one_hot=True)
    sess = tf.InteractiveSession()
      # Create a multilayer model.
      # Input placeholders
    with tf.name_scope('input'):
      x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x-input')
      y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y-input')
    with tf.name_scope('input_reshape'):
      image_shaped_input = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
      tf.summary.image('input', image_shaped_input, 10)
      # We can't initialize these variables to 0 - the network will get stuck.
    def weight_variable(shape):
      """Create a weight variable with appropriate initialization."""
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
      return tf.Variable(initial)
    def bias_variable(shape):
      """Create a bias variable with appropriate initialization."""
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)
    def variable_summaries(var):
      """Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""
      with tf.name_scope('summaries'):
        mean = tf.reduce_mean(var)
        tf.summary.scalar('mean', mean)
        with tf.name_scope('stddev'):
          stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))
        tf.summary.scalar('stddev', stddev)
        tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))
        tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))
        tf.summary.histogram('histogram', var)
    def nn_layer(input_tensor, input_dim, output_dim, layer_name, act=tf.nn.relu):
      """Reusable code for making a simple neural net layer.
      It does a matrix multiply, bias add, and then uses relu to nonlinearize.
      It also sets up name scoping so that the resultant graph is easy to read,
      and adds a number of summary ops.
      """
      # Adding a name scope ensures logical grouping of the layers in the graph.
      with tf.name_scope(layer_name):
        # This Variable will hold the state of the weights for the layer
        with tf.name_scope('weights'):
          weights = weight_variable([input_dim, output_dim])
          variable_summaries(weights)
        with tf.name_scope('biases'):
          biases = bias_variable([output_dim])
          variable_summaries(biases)
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
          preactivate = tf.matmul(input_tensor, weights) + biases
          tf.summary.histogram('pre_activations', preactivate)
        activations = act(preactivate, name='activation')
        tf.summary.histogram('activations', activations)
        return activations
    hidden1 = nn_layer(x, 784, 500, 'layer1')
    with tf.name_scope('dropout'):
      keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
      tf.summary.scalar('dropout_keep_probability', keep_prob)
      dropped = tf.nn.dropout(hidden1, keep_prob)
      # Do not apply softmax activation yet, see below.
    y = nn_layer(dropped, 500, 10, 'layer2', act=tf.identity)
    with tf.name_scope('cross_entropy'):
        # The raw formulation of cross-entropy,
        #
        # tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.softmax(y)),
        #                               reduction_indices=[1]))
        #
        # can be numerically unstable.
        #
        # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the
        # raw outputs of the nn_layer above, and then average across
        # the batch.
      diff = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_)
      with tf.name_scope('total'):
        cross_entropy = tf.reduce_mean(diff)
    tf.summary.scalar('cross_entropy', cross_entropy)
    with tf.name_scope('train'):
      train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(
      cross_entropy)
    with tf.name_scope('accuracy'):
      with tf.name_scope('correct_prediction'):
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
      with tf.name_scope('accuracy'):
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
      # Merge all the summaries and write them out to /tmp/mnist_logs (by default)
    merged = tf.summary.merge_all()
    train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir + '/train', sess.graph)
    test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir + '/test')
    tf.global_variables_initializer().run()
      # Train the model, and also write summaries.
      # Every 10th step, measure test-set accuracy, and write test summaries
      # All other steps, run train_step on training data, & add training summaries
    def feed_dict(train):
      """Make a TensorFlow feed_dict: maps data onto Tensor placeholders."""
      if train:
        xs, ys = mnist.train.next_batch(100)
        k = dropout
      else:
        xs, ys = mnist.test.images, mnist.test.labels
        k = 1.0
      return {x: xs, y_: ys, keep_prob: k}

    saver = tf.train.Saver()  
    for i in range(max_steps):
      if i % 10 == 0:  # Record summaries and test-set accuracy
        summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))
        test_writer.add_summary(summary, i)
        print('Accuracy at step %s: %s' % (i, acc))
      else:  # Record train set summaries, and train
        if i % 100 == 99:  # Record execution stats
          run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
          run_metadata = tf.RunMetadata()
          summary, _ = sess.run([merged, train_step],
                                feed_dict=feed_dict(True),
                                options=run_options,
                                run_metadata=run_metadata)
          train_writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%03d' % i)
          train_writer.add_summary(summary, i)
          saver.save(sess, log_dir+"/model.ckpt", i)
          print('Adding run metadata for', i)
        else:  # Record a summary
          summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict=feed_dict(True))
          train_writer.add_summary(summary, i)
    train_writer.close()
    test_writer.close()

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

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