
TensorFlow 寫入與讀取 TFRecords 檔案格式教學
這裡介紹如何將各種資料儲存為 TFRecords 檔案,方便在 TensorFlow 中使用。 TensorFlow 支援許多種讀取檔案的方式(例如 TensorFlow 輸入管線),而 TensorFlow 本身也有自己標準的 TFRecords 檔案格式,可以將資料與對應的資料標示(label)儲存在一起,方便在 TensorFlow 中使用。 ...

這裡介紹如何將各種資料儲存為 TFRecords 檔案,方便在 TensorFlow 中使用。 TensorFlow 支援許多種讀取檔案的方式(例如 TensorFlow 輸入管線),而 TensorFlow 本身也有自己標準的 TFRecords 檔案格式,可以將資料與對應的資料標示(label)儲存在一起,方便在 TensorFlow 中使用。 ...

本篇是 TensorBoard 的基本使用方法教學,以視覺化呈現 TensorFlow 的計算結果。 通常實務上以 TensorFlow 建立的模型(例如深度神經網路)都相當複雜,若要對模型進行觀察、除錯與最佳化,都有一定的難度,而 TensorBoard 是一個專門用來呈現 TensorFlow 模型與資料的視覺化工具,其支援好幾種資料的呈現方式,讓程式設計者更容易掌握複雜的模型與資料。 ...

這裡介紹 Python 的 with 使用方法,以及自行建立 context manager 的方法與範例程式碼。 資源的管理在程式設計上是一個很常見的問題,例如管理開啟的檔案、網路 socket 與各種鎖定(locks)等,最主要的問題點就在於我們必須確保這些開啟的資源在使用完之後,有確實被關閉(或釋放),如果忘記關閉這些資源,就會造成程式執行上的效能問題,甚至出現錯誤,而除了關閉之外,有些特殊的資源在使用完畢之後,還必須進行一些後續的清理動作,這些也都是資源管理上需要注意的。 ...

這裡介紹如何在 Python 中列出目錄中的檔案,並且配合各種篩選方式,取得符合條件的檔案列表。 在使用 Python 開發處理檔案的程式時,時常會需要把一個目錄中的檔案名稱全部列出來,然後再使用迴圈對每一個檔案進行後續的處理,以下是各種取得目錄中所有檔案名稱的方法與範例程式碼。 ...

這裡示範如何使用 bash 指令稿開啟 TCP/UDP 的 socket,進行各種網路診斷工作。 作為網管或是 Linux 系統管理者,使用 netcat、wget 或 curl 這類的指令檢查遠端伺服器的網路服務應該算是基本技能,而且是時常會需要做的工作之一,但是如果遇到系統上沒有這類的工具可用時,我們就可以改用 bash shell 內建的一些功能來達到類似的效果。 ...