[其它] 基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

说明：1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式） (1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行） (2) 如下 2. 代码中指定（两种方式） (1) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" (2) # Creates a graph. with tf.device('/gpu:1'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,
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[其它] 餐饮管理中计划管理的点评

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了餐饮管理中计划管理的点评...该文档为餐饮管理中计划管理的点评，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 餐饮经理岗位职责

说明：随着全球经济快速发展，酒店行业也跟着崛起了，在这里，为大家带来了餐饮经理岗位职责，欢迎大...该文档为餐饮经理岗位职责，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作

说明：Tensorfow框架下，在模型运行时，设置对显存的占用。 1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 根据自己的需求确定 session = tf.Session(config=config, ...) 2. 自适应 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True ses
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[其它] Python递归及尾递归优化操作实例分析

说明：本文实例讲述了Python递归及尾递归优化操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、递归介绍 递归简而言之就是自己调用自己。使用递归解决问题的核心就是分析出递归的模型，看这个问题能拆分出和自己类似的问题并且有一个递归出口。比如最简单的就5的阶乘，可以把它拆分成5*4!，然后求4!又可以调用自己，这种问题显然可以用递归解决，递归的出口就是求1！，可以直接返回1。用Python实现如下： def fact(n): if n==1: return n return n*fact(n
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[其它] 餐饮部经理岗位职责

说明：这一份餐饮部经理岗位职责适合大家用于学习、参考、借鉴，希望餐饮部经理岗位职责就是你所需要的东西，欢...该文档为餐饮部经理岗位职责，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 40个你可能不知道的Python技巧附代码

说明：1、拆箱 >>> a, b, c = 1, 2, 3 >>> a, b, c (1, 2, 3) >>> a, b, c = [1, 2, 3] >>> a, b, c (1, 2, 3) >>> a, b, c = (2 * i + 1 for i in range(3)) >>> a, b, c (1, 3, 5) >>> a, (b, c), d = [1, (2
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[其它] 餐饮部考核制度

说明：这一份餐饮部考核制度适合大家用于学习、参考、借鉴，希望餐饮部考核制度就是你所需要的东西，欢迎下载哟...该文档为餐饮部考核制度，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] flask框架自定义url转换器操作详解

说明：本文实例讲述了flask框架自定义url转换器。分享给大家供大家参考，具体如下： 什么是url转换器 可以指定url的规制，对url做一定的限制。 自带的url转换器 可以参考我的上一篇博客: flask–url与重定向详解 自定义url转换器 首先我们提一个需求，根据需求来写代码，现在我们假设一个url需要满足电话号码的格式才能访问我们的函数视图，例如这样的url： 127.0.0.1:5000/user//. # 首先导入BaseConverter from werkzeug.routin
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[其它] 餐馆店长经营培训手册

说明：这一份餐馆店长经营培训手册适合大家用于学习、参考、借鉴，希望餐馆店长经营培训手册就是你所需要的东西...该文档为餐馆店长经营培训手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例

说明：keras模型可视化： model: model = Sequential() # input: 100x100 images with 3 channels -> (100, 100, 3) tensors. # this applies 32 convolution filters of size 3x3 each. model.add(ZeroPadding2D((1,1), input_shape=(38, 38, 1))) model.add(Conv2D(32, (3, 3)
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[其它] 餐馆的招牌的用运

说明：这是一款整理发布的餐馆的招牌的用运，需要了解相关餐馆的招牌的用运的你一定不容错过哟，赶快...该文档为餐馆的招牌的用运，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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