快看：TransE模型（tensorflow框架）

代码链接：

https://github.com/ZichaoHuang/TransE

代码笔记：

(资料图片)

set:

set()函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集（&）、差集（-）、并集（｜）等。

并集：

a = set([(1,2,3),(3,5,7),(6,2,0)])|set([(1,2,3),(6,5,7),(6,2,0),(7,5,3)])|set([(4,5,6),(9,5,10),(6,3,1),(8,6,7)])

{(8, 6, 7), (6, 2, 0), (7, 5, 3), (3, 5, 7), (1, 2, 3), (6, 5, 7), (6, 3, 1), (9, 5, 10), (4, 5, 6)}

os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件

1.如果各组件名首字母不包含"/",则函数会自动加上2.如果有一个组件是一个绝对路径，则在它之前的所有组件均会被舍弃3.如果最后一个组件为空，则生成的路径以一个"/"分隔符结尾

代码：

import osPath1 = "home"Path2 = "develop"Path3 = "code"Path4 = "D:\yan\yan_1\studio\learning_assignment"Path5 = ""Path10 = Path1 + Path2 + Path3Path20 = os.path.join(Path1,Path2,Path3)print ("Path10 = ",Path10)print ("Path20 = ",Path20)Path30 = os.path.join(Path1,Path4)print ("Path30 = ",Path30)Path40 = os.path.join(Path2,Path5)print ("Path40 = ",Path40)

结果：

Path10 =  homedevelopcodePath20 =  home\develop\codePath30 =  D:\yan\yan_1\studio\learning_assignmentPath40 =  develop\

pandas.read_table:

文本文件的读取：当要读取外部文件时，一般使用Pandas模块中的read_table函数或read_csv函数。这里的“或”并不是指每个函数只能读取一种格式的数据，而是这两种函数均可以读取文本文件的数据。

dict(zip)函数：zip()函数遍历多个列表方法

在对列表的元素进行找寻时，会频繁的说到遍历的理念。对于复杂的遍历要求，如多个列表中查找就显然不适合用for循环。本篇所要带来的时zip()函数的方法，能够对多个迭代器进行遍历。下面我们就python中zip的说明，语法，使用注意点进行讲解，然后带来遍历多个列表的实例。

1.说明

zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

2.语法

zip(iterable,...)

#其中iterable,...表示多个列表，元组，字典，集合，字符串，甚至还可以为range()区间。

3.注意

（1）zip可以平行地遍历多个迭代器，如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准

（2）python3中zip相当于生成器，遍历过程中产生元组，python2会把元组生成好，一次性返回整份列表

4.实例

使用zip()函数一次处理两个或多个列表中的元素：

alist = ["a1","a2","a3"]blist = ["1","2","3"]for a,b in zip(alist,blist):    print(a,b)

结果：

a1 1a2 2a3 3

python zip()函数实例扩展：

两个或者多个list

a=[1,2,3]b=[4,5,6]c=[7,8,9,10]print(list(zip(a,b)))print(list(zip(a,b,c)))

结果：

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)][(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

#三个list去zip(),返回的对象的长度和最小的迭代器一致

将zip对象转换成字典看看

a=[1,2,3]d=[["a","b","c"],["aa","bb","cc"],["aaa","bbb","ccc"]]print(dict(zip(a,d)))

结果：

{1: ["a", "b", "c"], 2: ["aa", "bb", "cc"], 3: ["aaa", "bbb", "ccc"]}

f(X) for X in Z的用法

发现f(X) for X in Z结构的主要用法是对Z中的每一个X单位都执行f(X)操作

print([x for x in range(1, 11)])print([x * 2 for x in range(1, 11)])print([x * x for x in range(1, 11)])

结果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10][2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20][1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

python中np.random.permutation函数实例详解：

总体来说他是一个随机排列函数，就是将输入的数据进行随机排列，文档指出，此函数只能针对一位数据随机排列，对于多维数据只能对第一维度的数据进行随机排列。

简而言之：np.random.permutation函数的作用就是按照给定列表生成一个打乱后的随机列表

import numpy as npdata = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])a = np.random.permutation(data)b = np.random.permutation([5, 0, 9, 0, 1, 1, 1])print(a)print("data:", data)print(b)

print(np.random.permutation(9))

结果：

[1 3 6 7 2 5 4]data: [1 2 3 4 5 6 7][1 1 0 0 1 9 5][5 6 0 1 4 7 8 2 3]

yield:

首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看作"return",这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return 之后再把它看做是一个生成器(generator)的一部分(带yield的函数才是真正的迭代器)，好了，如果你对这些不明白的话，就先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的全部意思了：

def foo():    print("starting...")    while True:        res = yield 4        print("res:",res)g = foo()print(next(g))print("*"*20)print(next(g))

结果：

starting...4********************res: None4

解释代码运行顺序，相当于代码单步调试：

1.程序开始执行之后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)

2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环

3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return ,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行(第一个是while上面的print的结果，第二个是return出的结果)是执行print(next(g))的结果。

4.程序执行print("*"*20),输出20个*

5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None.

6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield，这个时候同样return 出4,然后程序停止，print函数输出的4就是这次return出的4.

yield和return的关系和区别：带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于"下一步"生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从foo函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。

def foo():    print("starting...")    while True:        res = yield 4        print("res:",res)g = foo()print(next(g))print("*"*20)print(g.send(7))

再看一个这个生成器的send函数的例子，这个例子就把上面那个例子的最后一行换掉了，输出结果：

starting...4********************res: 74

send函数的概念：send是发送一个参数给res的，因为上面讲到，return的时候，并没有把4赋值给res,下次执行的时候只好继续执行赋值操作，只好赋值为None了，而如果用send的话，开始执行的时候，先接着上一次(return 4之后)执行，先把7赋值给了res，然后执行next的作用，遇见下一回的yield，return出结果后结束。

5.程序执行g.send(7),程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量

6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环

7.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。

为什么使用yield生成器，是因为如果用List的话，会占用更大的空间，比如说取0，1，2，3，4，5，6......1000

你可能会这样：

for n in range(1000):    a=n

这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了，所以很占内存。

这个时候可以用yield组合成生成器进行实现，也可以用xrange(1000)这个生成器实现

yield组合：

def foo(num):    print("starting...")    while num<10:        num=num+1        yield numfor n in foo(0):    print(n)

输出：

starting...12345678910

xrange(1000):

for n in xrange(1000):    a=n

其中要注意的是python3时已经没有xrange()了，在python3中，range()就是xrange(),在python3中查看range()的类型，它已经是个了，而不是一个list。

np.random.binomial()二项式分布函数：

本文以二项式分布的理论概念为起点，对该函数进行解释。

二项式分布：二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次（注意：这里的n和binomial()函数参数n不是一个意思）独立的伯努利试验，如果事件X服从二项式分布，则可以表示为X~B(n,p)，则期望E(X)=np,方差D(X)=np(1-p).简单来讲就是在每次试验中只有两种可能的结果(例如：抛一枚硬币，不是正面就是反面，而掷六面体色子就不是二项式分布)，而且两种结果发生与否相互对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。

函数原型及参数：numpy.random.binomial(n,p,size=None)

官方参数的解释如下：

逐个参数进行解释：

参数n:一次试验的样本数n,并且相互不干扰。

参数p:事件发生的概率p,范围[0,1]。这里有个理解的关键就是"事件发生"到底是指的什么事件发生？准确来讲是指:如果一个样本发生的结果要么是A要么是B,事件发生指的是该样本其中一种结果发生。

参数size:限定了返回值的形式(具体见上面return的解释)和实验次数。当size是整数N时，表示实验N次，返回每次实验中事件发生的次数;size是(X,Y)时，表示实验X*Y次，以X行Y列的形式输出每次试验中事件发生的次数。（如果将n解释为试验次数而不是样本数的话，这里返回数组中数值的意义将很难解释）。

return返回值:以size给定的形式，返回每次试验事件发生的次数，次数大于等于0且小于等于参数n.注意：每次返回的结果具有随机性，因为二项式分布本身就是随机试验。

样例：

例1：n=1时，重复伯努利试验。

一次抛一枚硬币试验，正面朝上发生的概率为0.5,做10次实验，求每次试验发生正面朝上的硬币个数：

test = np.random.binomial(1, 0.5, 10)print(test)

输出：

[1 0 0 1 0 1 1 1 0 1]

例2：n>1时，多个样本进行试验：

一次抛5枚硬币，每枚硬币正面朝上概率为0.5，做10次试验，求每次试验发生正面朝上的硬币个数：

test = np.random.binomial(5, 0.5, 10)print(test)

输出：

[4 1 1 4 4 2 2 3 3 3]

例3：

size为元组的形式时：一次抛5枚硬币，每枚硬币正面朝上概率为0.5，做50次试验，求每次试验发生正面朝上的硬币个数：

import numpy as nptest = np.random.binomial(5, 0.5, (10, 5))print(test)

输出：

[[2 4 3 3 5] [1 2 2 3 3] [3 5 1 3 2] [2 4 1 3 4] [2 2 3 4 3] [2 4 2 4 3] [1 2 3 2 3] [3 3 1 2 2] [3 3 2 2 1] [2 3 1 1 2]]

python queue get/put方法_Python Queue模块详解

python的Queue模块提供了一种适用于多线程编程的FIFO实现。它可用于在生产者和消费者之间线程安全地传递消息或其他数据，因此多个线程可以共用同一个Queue实例。

Queue类实现了一个基本的先进先出(FIFO)容器使用put()将元素添加导序列尾端，get()从队列尾部移除元素。

Queue介绍：

1.queue是python中的标准库，俗称队列，可以直接import引用

2.在python中，多个线程之间的数据是共享的，多个线程进行数据交换的时候，不能够保证数据的安全性和一致性，所以当多个线程需要数据交换的时候，队列就出现了。队列可以完美解决线程间的数据交换，保证线程间数据的安全性和一致性。

Queue模块中的常用方法：

Queue.Queue(maxsize=0)   FIFO， 若是maxsize小于1就表示队列长度无限Queue.qsize()   返回队列的大小 Queue.empty()   若是队列为空，返回True，反之False Queue.full()   若是队列满了，返回True，反之FalseQueue.get([block, [timeout]])   读队列，timeout为等待时间 Queue.put(item, [block, [timeout]])   写队列，timeout为等待时间 Queue.queue.clear()   清空队列

queue.get():调用队列对象的get()方法从对头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列且空且block为False，队列将引发Empty异常。

Python queue模块有三种队列及构造函数：

1.Python queue模块的FIFO队列先进先出。class queue.queue(maxsize)

2.LIFO类似于堆，即先进后出。class queue.Lifoqueue(maxsize)

3.还有一种时优先级队列级别越低越先出来。class queue.Priorityqueue(maxsize)

tf.placeholder函数说明：

函数形式：

tf.placeholder(    dtype,    shape=None,    name=None)

参数：

1.dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型

2.shape:数据形状。默认是None,就是一维值，也可以是多维(比如[2,3],[None,3]表示列是3，行不定)

3.name:名称

为什么要用placeholder?

Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同，graph为静态的，类似于docker中的镜像。然后，在实际的运行时，启动一个session,程序才会真正的运行。这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的。tensorflow通过计算流图的方式，帮你优化整个session需要执行的代码，还是很有优势的。

所以placeholer()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型，它只会分配必要的内存。等建立session，在会话中，运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。

简而言之，tf.placeholder()是一个占位符，通俗的来说就是先定义一个变量形参，然后再sess会话里面赋值进去！

情景：

a,b是不确定的数

我要计算a*b的结果c,并对结果c进行形状的改变，然后形变之后的结果再进行操作！

下一步的操作对象是上一步的结果，每一步环环相扣，我是不是需要定义一个变量来操作呢？

tf.placeholder()就是一定一个变量

tf.placeholder(tf.int32)是定义一个int类型的变量

tf.placeholder(tf.int32,[3,1])不仅定义了变量的类型，还定了维度，这个维度必须是[3,1]三行一列的！

样例1：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()scale = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32,[3,1])with tf.compat.v1.Session() as sess:    print(sess.run(scale,feed_dict={scale:[[9],[4],[9]]}))

输出：

[[9] [4] [9]]

样例2：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()input1 = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)input2 = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)output = tf.multiply(input1, input2)with tf.compat.v1.Session() as sess:    print(input1)    print(sess.run(output, feed_dict={input1: [3.], input2: [4.]}))

输出：

Tensor("Placeholder:0", dtype=float32)[12.]

样例3：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,shape=(1024,1024))y = tf.matmul(x,x)with tf.compat.v1.Session() as sess:    rand_array = np.random.rand(1024,1024)    print(sess.run(y,feed_dict={x:rand_array}))

输出：

[[262.7244  252.65878 253.40938 ... 250.00443 264.14508 257.73468] [258.5675  247.27864 247.18623 ... 247.19658 257.40994 253.93613] [262.11133 255.60678 253.93532 ... 250.42442 260.86267 263.71664] ... [269.29242 254.32071 254.35452 ... 253.12544 264.6571  262.98016] [257.02737 238.13702 247.56474 ... 240.06412 248.77081 249.37445] [272.74384 264.06516 259.91296 ... 261.17944 274.28125 265.03214]]

占位操作与feed

在数据流图中的结点op代表的就是一次操作，这个操作可以是被封装好的函数。

比如在下面的代码中，tf.placeholder()这个函数就是一次操作，代表图中的一个结点。这个操作起到的作用是创建了占位符。

占位可以理解为在图书馆预约好了位子，但是这个位子暂时还没有人去坐，还是空的。所以对于x与y这两个空位的乘法tf.matmul()暂时也是不起作用的。

# 创建两个浮点数占位符x = tf.placeholder(tf.float32)y = tf.placeholder(tf.float32)#增加一个矩阵乘法result1 = tf.matmul(x,y)

placeholder函数占据的空位，将在会话session运行时添上。通过Session.run()的feed_dict参数，我们传进去一个字典，字典中需要给出每个用到placeholder的取值。

通俗来说这个字典里的key就是我们刚才预约好的空位子，value就是坐进位置里面的人。

sess1 = tf.Session()# 传入x和y的值print(sess1.run(result, feed_dict={x:[[1,0],[0,1]], y:[[2,3],[4,5]]}))

placeholder的目的是为了解决在有限的输入结点上实现大量的输入数据的问题。

它的机制是先占位再传值，也就是在TensorFlow的静态图中先定义好输入数据的入口，等到会话运行时可以一次性批量得传入数据。

下面的代码展示了仅利用两个placeholder完成多次一位向量运算的过程。

Session.run()的feed_dict参数中第二项我们一次性传入三个一维向量(也可以是任意个)，然后a将分别和这三个向量做加法运算。

a = tf.placeholder(tf.float32)b = tf.placeholder(tf.float32)#增加一个加法opresult2 = tf.add(a,b)sess2 = tf.Session() print(sess2.run(result2, feed_dict={a:[1.0,2.0], b:[[2.0,3.0],[4.0,5.0],[1.0,1.0]]}))

tensorflow的variable本质解析

tensorflow采用C实现，variable就是C语言的变量，tensorflow规定变量必须初始化其实是减少变量的不确定性，在C语言里面，变量可以不初始化，但为初始化的变量的值不可预估。

看代码：

a = tf.Variable([0,0,0])//这其实就相当于C的变量的定义，int a[3];

b= tf.assign(a,[1,2,3])//这其实就是变量的赋值，a[3]={1,2,3};

看完整代码：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()a=tf.Variable([0,0,0])op1=tf.compat.v1.assign(a,[1,2,3])op2=tf.compat.v1.assign(a,[4,5,6])with tf.compat.v1.Session() as sess:    print(op1)    print(op2)    print(sess.run(op1))    print(sess.run(op2))

输出：

[1 2 3][4 5 6]

tensorflow之variable scope:

Tensorflow为了更好的管理变量，提供了variable scope机制，其官方解释如下：

确定get_variable的prefixed name

代码示例如下：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("tet1"):    var3 = tf.compat.v1.get_variable("var3",shape=[2],dtype=tf.float32)    print(var3.name)with tf.compat.v1.variable_scope("tet2"):    var4 = tf.compat.v1.get_variable("var4",shape=[2],dtype=tf.float32)    print(var4.name)

输出：

tet1/var3:0tet2/var4:0

tf.get_variable使用方法

参数数量及其作用

该函数共有十一个参数，常用的有：

名称 name ;变量规格 shape ; 变量类型 dtype ;变量初始化方式 initializer ;所属于的集合 collections

def get_variable(name,                  shape=None,                  dtype=None,                  initializer=None,                  regularizer=None,                  trainable=True,                  collections=None,                  caching_device=None,                  partitioner=None,                  validate_shape=True,                  use_resource=None,                  custom_getter=None):

该函数的作用是创建新的tensorflow变量：常见的initializer有：

常量初始化器 tf.constant_initializer

正态分布初始化器 tf.random_normal_initializer

截断正态分布初始化器 tf.truncated_normal_initializer

均匀分布初始化器 tf.random_uniform_initializer

例子

该例子将分别讲述常见的几种initializer的使用方法

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()# 常量初始化器v1_cons = tf.compat.v1.get_variable("v1_cons", shape=[1, 4], initializer=tf.constant_initializer())v2_cons = tf.compat.v1.get_variable("v2_cons", shape=[1, 4], initializer=tf.constant_initializer(9))# 正太分布初始化器v1_nor = tf.compat.v1.get_variable("v1_nor", shape=[1, 4], initializer=tf.random_normal_initializer())v2_nor = tf.compat.v1.get_variable("v2_nor", shape=[1, 4],                         initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))  # 均值、方差、种子值# 截断正态分布初始化器v1_trun = tf.compat.v1.get_variable("v1_trun", shape=[1, 4], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer())v2_trun = tf.compat.v1.get_variable("v2_trun", shape=[1, 4],                          initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))  # 均值、方差、种子值# 均匀分布初始化器v1_uni = tf.compat.v1.get_variable("v1_uni", shape=[1, 4], initializer=tf.random_uniform_initializer())v2_uni = tf.compat.v1.get_variable("v2_uni", shape=[1, 4],                         initializer=tf.random_uniform_initializer(maxval=-1., minval=1., seed=0))  # 最大值、最小值、种子值with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())    print("常量初始化器v1_cons:", sess.run(v1_cons))    print("常量初始化器v2_cons:", sess.run(v2_cons))    print("正太分布初始化器v1_nor:", sess.run(v1_nor))    print("正太分布初始化器v2_nor:", sess.run(v2_nor))    print("截断正态分布初始化器v1_trun:", sess.run(v1_trun))    print("截断正态分布初始化器v2_trun:", sess.run(v2_trun))    print("均匀分布初始化器v1_uni:", sess.run(v1_uni))    print("均匀分布初始化器v2_uni:", sess.run(v2_uni))

输出：

常量初始化器v1_cons: [[0. 0. 0. 0.]]常量初始化器v2_cons: [[9. 9. 9. 9.]]正太分布初始化器v1_nor: [[-0.08459241  0.00539715  0.02442081 -0.018947  ]]正太分布初始化器v2_nor: [[-8.48517    -2.4068835  -3.3111846   0.43505585]]截断正态分布初始化器v1_trun: [[-1.1287853  -1.5295993  -0.18698296 -0.14268586]]截断正态分布初始化器v2_trun: [[-1.9957881  0.8553612  2.7325907  2.1127698]]均匀分布初始化器v1_uni: [[-0.04401676  0.02470355 -0.00482636 -0.03729339]]均匀分布初始化器v2_uni: [[ 0.5779691  -0.41201997 -0.60012674 -0.5415845 ]]

tf.summary.histogram

histogram(    name,    values,    collections=None)

Args:

name: A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard.values: A real numeric Tensor. Any shape. Values to use to build the histogram.collections: Optional list of graph collections keys. The new summary op is added to these collections. Defaults to [GraphKeys.SUMMARIES].

Returns:

A scalar Tensor of type string. The serialized Summary protocol buffer.

收集变量：

#收集高维度的变量参数

tf.compat.v1.summary.histogram(name="weight",values=weight)

tf.name_scope()：

tf.name_scope主要结合tf.Variable()来使用，方便参数命名管理。

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()# 也就是说，它的主要目的是为了更加方便地管理参数命名。# 与 tf.Variable() 结合使用。简化了命名with tf.name_scope("conv1") as scope:    weights1 = tf.Variable([1.0, 2.0], name="weights")    bias1 = tf.Variable([0.3], name="bias")# 下面是在另外一个命名空间来定义变量的with tf.name_scope("conv2") as scope:    weights2 = tf.Variable([4.0, 2.0], name="weights")    bias2 = tf.Variable([0.33], name="bias")# 所以，实际上weights1 和 weights2 这两个引用名指向了不同的空间，不会冲突print(weights1.name)print(weights2.name)

输出：

conv1/weights:0conv2/weights:0

tf.nn.embedding_lookup:

tf.nn.embedding_lookup(    params,    ids,    partition_strategy="mod",    name=None,    validate_indices=True,    max_norm=None)

作用：在params表中按照ids查询向量。params是一个词表，大小为N*H,N为词的数量，H为词向量维度的大小。图中的params大小为3*10，表示有3个词，每个词有10维。一句话中有四个词，对应的id为0,2,0,1,按照ids在params中查找。

（注意此处只是举例说明，Params可以是任意含义的表，不一定是词表，可以是张量，可以是list）

代码：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()params = tf.constant([[0.1, 0.4, 0.5, 7.0, 6.4, 1.2, 0.5, 0.3, 3.3, 2.0],                      [0.3, 0.4, 0.9, 0.8, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5, 0.8, 3.2],                      [0.4, 0.9, 1.1, 4.3, 3.4, 0.2, 0.3, 0.2, 0.5, 0.1]])ids = tf.constant([0, 2, 0, 1])with tf.compat.v1.Session() as sess:    lookup = sess.run(tf.nn.embedding_lookup(params, ids))print(lookup)

输出：

[[0.1 0.4 0.5 7.  6.4 1.2 0.5 0.3 3.3 2. ] [0.4 0.9 1.1 4.3 3.4 0.2 0.3 0.2 0.5 0.1] [0.1 0.4 0.5 7.  6.4 1.2 0.5 0.3 3.3 2. ] [0.3 0.4 0.9 0.8 0.5 0.3 0.7 0.5 0.8 3.2]]

Python中的[:,0]和[:,1]以及[1:]和[1,:]

先创建一个测试样例

import numpy as npa= np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9],[10,11],[12,13],[14,15],[16,17],[18,19]])print(a)

输出结果：

[[ 0  1] [ 2  3] [ 4  5] [ 6  7] [ 8  9] [10 11] [12 13] [14 15] [16 17] [18 19]]

测试[1:]以及[1,:]

print(a[1:])print("------------")print(a[1,:])

输出：

[[ 2  3] [ 4  5] [ 6  7] [ 8  9] [10 11] [12 13] [14 15] [16 17] [18 19]]------------[2 3]

测试[:,0]以及[:,1]

print(a[:,0])print("------------")print(a[:,1])

输出：

[ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]------------[ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19]

[:,0]就是取所有行第0个数据;[:,1]就是取所有行第1个数据

测试[:0],[:1],[:2]

print(a[:0])print("------------")print(a[:1])print("------------")print(a[:2])

输出：

[]------------[[0 1]]------------[[0 1] [2 3]]

实际应用：

在做知识图谱嵌入时，存好的数据存入dataset,再放入dataloader,然后转换成nump,通过[:,0]就可以取到所有头实体id

dataset = tripleDataset(posDataPath=args.validpath,                            entityDictPath=args.entpath,                            relationDictPath=args.relpath)dataloader = DataLoader(dataset,                        batch_size=len(dataset),                        shuffle=False,                        drop_last=False)for tri in dataloader:    tri=tri.numpy()    print(tri)    print("-------------")    print(tri[:,0])    exit()

输出：

[[ 6431    52   790] [  127   326  2874] [13176     3 12512] ... [ 6330     9  5895] [ 7895    26  4826] [  626   166  1240]]-------------[ 6431   127 13176 ...  6330  7895   626]

tf.reduce_sum

reduce_sum应该理解为压缩求和，抹去求和，用于降维

1.什么是sum

2.什么是reduce

3.什么是维度(indices,现在均改为了axis和numpy等包一致)

1.什么是维度？什么是轴(axis)?如何索引轴(axis)?

维基百科：维度，又称维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。 0维是一点，没有长度。1维是线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度（或曲线）形成面积。3维是2维加上高度形成“体积面”。虽然在一般人中习惯了整数维，但在分形中维度不一定是整数，可能会是一个非整的有理数或者无理数。

维度是用来索引一个多维数组中某个具体数所需要最少的坐标数量。

0维，又称0维张量，数字，标量：1；1维，又称1维张量，数组，vector:[1,2,3];2维，又称2维张量，矩阵，二维数组:[[1,2],[3,4]];3维，又称3维张量，立方(cube) ,三维数组:[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]

...

再多的维只不过是是把上一个维度当作自己的元素

1维的元素是标量，2维的元素是数组，3维的元素是矩阵。

从0维到3维，边看边念“维度是用来索引一个多维数组中某个具体数所需要最少的坐标。”

axis是多维数组每个维度的坐标。

也就是说，对于[ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ]这个3维情况，[[1,2],[3,4]], [[5,6], [7,8]]这两个矩阵，高维的元素低一个维度，因此三维立方的元素是二维矩阵的axis是0,[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]这4个数组（二维矩阵的元素是一维数组）的axis是1，而1，2，3，4，5，6，7，8这8个数的axis是2。

越往里axis就越大，依次加1。

2.什么是reduce

对一个n维的情况进行reduce,就是将执行操作的这个维度压缩。还是上面tf.reduce_sum(a,axis=1)的例子，输出[[4,6],[12,14]]是二维，显然是被压缩了，压缩的维度就是被操作的维度，第2个维度，也就是axis=1(0开始索引)。tf.reduce_sum(a,axis=1)具体执行步骤如下：

1.找到a中axis=1的元素，也就是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]这4个数组（两两一组，因为前两个和后两个的地位相同）

2.在axis的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6]，[5,6]+[7,8]=[12, 14]

3.压缩这一维度，也就是说掉一层方括号，得出[[ 4, 6], [12, 14]]

3.什么是keepdims

keepdims也就是保持维度，直观来看就是“不掉一层方括号”，就是本来应该被压缩的那一层。f.reduce_sum(a, axis=1, keepdims=True)得出[[[ 4, 6]], [[12, 14]]]，可以看到还是3维。这种尤其适合reduce完了要和别的同维元素相加的情况。

下面举个多维tensor例子简单说明。下面是个2*3*4的tensor.

[[[ 1 2 3 4]

[ 5 6 7 8]

[ 9 10 11 12]]

[[13 14 15 16]

[17 18 19 20]

[21 22 23 24]]]

如果计算tf.reduce_sum(tensor,axis=0),axis=0说明是按第一个维度进行求和，也就是说把

[[ 1 2 3 4]

[ 5 6 7 8]

[ 9 10 11 12]

和

[[13 14 15 16]

[17 18 19 20]

[21 22 23 24]]

相加，所以第一个维度(也就是2)抹去，求和结束得到的tensor_ans是3*4(之前tensor是2*3*4)。显然tensor_ans的元素分别是1+13;2+14;3+15......;12+24。即：

[[1+13 2+14 3+15 4+16]

[5+17 6+18 7+19 8+20]

[9+21 10+22 11+23 12+24]]。

依次类推，如果axis=1,那么求和结果shape是2*4，即：

[[ 1 + 5 + 9 2 + 6+10 3 + 7+11 4 + 8+12]

[13+17+21 14+18+22 15+19+23 16+20+24]]

如果axis=2,那么求和结果shape是2*3,即：

[[1+2+3+4 5+6+7+8 9+10+11+12]

[13+14+15+16 17+18+19+20 21+22+23+24]]

tf.summary.scalar()简介

作用：主要用来显示标量的信息，一般在画loss,accuary时会用到这个函数。

其格式为：

下面展示一些内联代码片

// tf.summary.scalar()用法tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None,family=None)

主要参数

name,生成节点的名字

tensor,包含一个值的实数tensor

collection,图的集合键值的可选列表

family,可选项，设置时用作求和标签名称的前缀，这影响着tensorboard所显示的标签名。

AdamOptimizer

tf.train.AdamOptimizer()函数（在tf2.0版本中改为tf.compat.v1.train.AdamOptimizer()）是Adam优化算法：

是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正

tf.train.AdamOptimizer.__init__(   learning_rate=0.001, #张量或浮点值，学习速率   beta1=0.9, #一个浮点值或一个常量浮点张量，一阶矩估计的指数衰减率   beta2=0.999, #一个浮点值或一个常量浮点张量，二阶矩估计的指数衰减率   epsilon=1e-08,#数值稳定性的一个小常数   use_locking=False, #如果True，要使用lock进行更新操作   name="Adam"#应用梯度时为了创建操作的可选名称，默认为Adam)

本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。

机器学习优化器Optimizer的总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150113660

tf.compat.v1.summary.merge_all()用法

tf.compat.v1.summary.merge_all():合并默认图中收集的所有摘要。

tf.compat.v1.summary.merge_all(    key=tf.GraphKeys.SUMMARIES, scope=None, name=None)

Args:

key:GraphKey用于收集摘要。默认为GraphKeys.SUMMARIES

scope:用于筛选摘要操作的可选范围，使用re.math

Returns:

如果未收集任何摘要，则返回无。否则，返回Tensor类型的标量，string其中包含Summary合并产生的序列化协议缓冲区。

Raises:

RuntimeError:如果在启用急切执行的情况下调用。

Eager Compatibility:

与急切执行不兼容。要在渴望执行的情况下编写TensorBoard摘要，请改用tf.contrib.summary.

通俗理解tf.name_scope(),tf.variable_scope()

通过在tf1.15版本上运行，发现第一个代码样例无法运行，具体原因在于tf.variable_scope()会判断是否要共享变量名，而在样例中，因为首先创建了"V1/a1",而在"V2"中设置“reuse=True”去共享变量名，如果继续创建“a1”则会报错，这就是代码无法运行的原因。修改代码如下：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=None):    a1 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1, 2], initializer=tf.constant_initializer(1))    a2 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.variable_scope("V2", reuse=None):    a3 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))    a4 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[3, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.initialize_all_variables())    print(a1.name, a1)    print(a2.name, a2)    print(a3.name, a3)    print(a4.name, a4)

输出：

V1/a1:0 V1/a2:0 V2/a1:0 V2/a2:0 

此时，可以发现“V1”和“V2”没有共享参数，分别各自创建了属于自己的“a1”,"a2"，而且分别具备不同的size。

然后，我们修改“V2”为“tf.variable_scope("V2",reuse=True)”,具体如下：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=None):    a1 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1, 2], initializer=tf.constant_initializer(1))    a2 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.variable_scope("V2", reuse=True):    # a3 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))    a4 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[3, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.initialize_all_variables())    print(a1.name, a1)    print(a2.name, a2)    # print(a3.name, a3)    print(a4.name, a4)

输出

V1/a1:0 V1/a2:0 V2/a2:0 如果不注释a：ValueError: Variable V2/a1 does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

将“tf.variable_scope("V2",reuse=True)”修改为“tf.variable_scope("V1",reuse=True)”:

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=None):    a1 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1, 2], initializer=tf.constant_initializer(1))    a2 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=True):    a3 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1, 2], initializer=tf.constant_initializer(1))    a4 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.initialize_all_variables())    print(a1.name, a1)    print(a2.name, a2)    print(a3.name, a3)    print(a4.name, a4)

输出：

V1/a1:0 V1/a2:0 V1/a1:0 V1_1/a2:0 

之后，进一步将代码修改为：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=None):    a1 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1, 2], initializer=tf.constant_initializer(1))    a2 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=True):    a3 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))    a4 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[3, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.initialize_all_variables())    print(a1.name, a1)    print(a2.name, a2)    print(a3.name, a3)    print(a4.name, a4)输出：ValueError: Trying to share variable V1/a1, but specified shape (1,) and found shape (1, 2).

上述两个样例清楚说明了tf.get_variable()和tf.Variable()的区别：

在一个命名空间“V1”内，tf.get_variable()会执行监测机制，并且节点信息相同，会直接运行，否则会报错，而tf.Variable()会自动创建新的命名空间。

对于tf.name_scope(),tf.variable_scope()邓进行了较为深刻的比较，记录相关笔记：

tf.name_scope(),tf.variable_scope()是两个作用域函数，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable()和tf.get_variable()搭配使用。常用于：

1）变量共享 2）tensorboard画流程图进行可视化封装变量。

通俗理解就是：tf.name_scope(),tf.variable_scope()会在模型中开辟各自的空间，而其中的变量均在这个空间内进行管理，但是之所以有两个，主要还是有着各自的区别。

1.name_scope()和variable_scope():

name_scope和variable_scope主要用于变量共享。其中，变量共享主要涉及两个函数：tf.Variable()和tf.get_variable();即就是必须要在tf.variable_scope()的作用域下使用tf.get_variable()函数。这里用tf.get_variable()而不用tf.Variable(),是因为前者拥有一个变量检查机制，会检测已经存在的变量是否设置为共享变量，如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。

注意，tf.Variable()和tf.get_variable()有不同的创建变量的方式：tf.Variable()每次都会新建变量。如果希望重用(共享)一些变量，就需要用到了get_variable(), 它会去搜索变量名，有就直接用，没有再新建。此外，为了对不同位置或者范围的共享进行区分，就引入名字域。既然用到变量名，就涉及到了名字域的概念。这就是为什么会有scope的概念。name_scope作用域操作，variable_scope可以通过设置reuse标志以及初始化方式来影响域下的变量，因为想要达到变量共享的效果，就要在tf.variable_scope()的作用域下使用tf.get_variable()这种方式产生和提取变量。不像tf.Variable()每次都会产生新的变量，tf.get_variable()如果遇到了已经存在名字的变量时，它会单纯的提取这个相同名字的变量，如果不存在名字的变量再创建。

例如：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("V1", reuse=None):    a1 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))    a2 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.variable_scope("V2", reuse=True):    a3 = tf.compat.v1.get_variable(name="a1", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))    a4 = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1), name="a2")with tf.compat.v1.Session() as sess:    sess.run(tf.compat.v1.initialize_all_variables())    print(a1.name, a1)    print(a2.name, a2)    print(a3.name, a3)    print(a4.name, a4)

输出：

ValueError: Variable V2/a1 does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

2.name_scope()和variable_scope()区别

TF中有两种作用域类型：

命名域(name_scope),通过tf.name_scope()或tf.op_scope()创建

变量域(variable_scope),通过tf.variable_scope()或tf.variable_op_scope()创建；

这两种作用域，对于使用tf.Variable()方式创建的变量，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。对于通过tf.get_variable()方式创建的变量，只有variable_scope名称会加到变量名称前面，而name_scope()不会作为前缀。

举例1：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.name_scope("my_name_scope"):    v1 = tf.compat.v1.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)    a = tf.add(v1, v2)    print(v1.name)    print(v2.name)    print(a.name)

输出：

var1:0my_name_scope/var2:0my_name_scope/Add:0

举例2：

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()with tf.compat.v1.variable_scope("my_variable_scope"):    v1 = tf.compat.v1.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)    a = tf.add(v1, v2)    print(v1.name)    print(v2.name)    print(a.name)

输出:

my_variable_scope/var1:0my_variable_scope/var2:0my_variable_scope/Add:0

总结：

1.name_scope()不会作为tf.get_variable()变量的前缀，但是会作为tf.Variable()的前缀

2.在variable_scope()的作用域下，tf.get_variable()和tf.Variable()都加了scope_name()前缀。因此，在tf.variable_scope()的作用域下，通过get_variable()可以使用已经创建的变量，实现了变量的共享，即可以通过get_variable()在tf.variable_scope()设定的作用域范围内进行变量共享。

3.在重复使用的时候，一定要在代码中强调scope.reuse_variables().

tf.nn.top_k()

tensorflow1.x: tf.nn.top_k()

tensorflow2.x:tf.math.top_k()

api功能为：

用于查找输入tensor的最大值。即输入tensor,沿着最后的一个维度独立查找k个最大元素，返回其值和索引下标。

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()# 选出每一行的最大的前两个数字# 返回的是最大的k个数字，同时返回的是最大的k个数字在最后的一个维度的下标a = tf.constant(np.random.rand(3, 4))_,b = tf.nn.top_k(a,k=2)with tf.compat.v1.Session() as sess:    print(sess.run(a))    print(sess.run(_))    print(sess.run(b))

输出：

[[0.47293845 0.52853858 0.4053933  0.73776129] [0.9535238  0.66438971 0.87704678 0.03834804] [0.54107036 0.93889426 0.01262607 0.99136354]][[0.73776129 0.52853858] [0.9535238  0.87704678] [0.99136354 0.93889426]][[3 1] [0 2] [3 1]]

函数参数列表为：

tf.nn.top_k(    input,    k=1,    sorted=True,    name=None)

input是输入张量；k是需要查找的最大元素的个数；sorted如果是True则按照大小顺序排序；name名字

先总结再举例：

1.一定是沿着最后一个维度去搜索最大值；

2.返回两个，先返回搜索出来的最大值，再返回其索引；

3.最大值和索引是相同形状的。

用tf2举例说明：

1.一维

只有一个轴，只能在这个向量上搜索k个最大值

import tensorflow as tfa = tf.constant([1,2,3,4,5,6])b, c = tf.math.top_k(a,2)print(b)"""打印输出："""print(c)"""打印输出："""

2.二维

有两个轴，shape为(2,3),所以

第一回合(0,x),固定第一个维度为0，让最后一个轴x在0，1，2变化，搜索k个最大值

第二回合(1,x),固定第一个维度为1，让最后一个轴x在0，1，2变化，搜索k个最大值

import tensorflow as tfa = tf.constant([[11,12,13],                [21,22,23]])b, c = tf.math.top_k(a,2)print(b)"""打印输出："""print(c)"""打印输出："""

3.三维

有三个轴，shape为（2,2,3）,所以

第一回合(0,0,x),固定第一个轴为0，固定第二个轴为0，让最后一个轴在x,在0，1，2中变化，搜索k个最大值

第二回合(0,1,x)，固定第一个轴为0，固定第二个轴为1，让最后一个轴在x,在0，1，2中变化，搜索k个最大值

第一回合(1,0,x),固定第一个轴为1，固定第二个轴为0，让最后一个轴在x,在0,1,2中变化，搜索k个最大值

第一回合(1,1,x),固定第一个轴为1，固定第二个轴为1，让最后一个轴在x，在0，1，2中变化，搜索k个最大值。

import tensorflow as tfa = tf.constant([                 [[111,112,113],                 [121,122,123]],                 [[211,212,213],                 [221,222,223]]                 ])b, c = tf.math.top_k(a,2)print(b)"""打印输出："""print(c)"""打印输出："""

multiprocessing多进程模块Process

1 Process进程

1.1 Process进程基础语法

创建进程的类

Process([group[,target[,name [,args [,kwargs]]]]])

group:实质上不使用，线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None

target:调用对象/目标函数

name:给进程赋予一个名字

args:调用对象的位置参数元组/按位置给目标函数传参

kwargs:调用对象的字典/以字典形式向目标函数传参

实例方法：

p为进程对象的属性

p.start()启动某一个进程

p.join([timeout])主进程阻塞等待子进程timeout时间后的退出，在时间内若主进程已执行完成，暂时不会退出，而是等待子进程的退出，然后处理子进程后自己再退出

p.is_alive()进程的状态

p.run()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target,这start执行默认run()方法。

p.terminate()不管任务是否完成，立即停止工作进程。

属性：

p.name 创建的进程的名称

p.authkey

p.exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）。

p.pid 创建的子进程PID号

p.daemon 若设置必须置于start调用前进行(和线程的setDeamon功能一样（将父进程设置为守护进程，当父进程结束时，子进程也结束)；

默认为false，即主进程执行结束后不退出，等待子进程执行后先退出，然后主进程再退出；

设置为True时，主进程执行后立即退出，并且该主进程的所有子进程也退出

np.linalg.norm()用法总结：

np.linalg.norm()用于求范数，linalg本意为linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数

用法：

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

1.x:表示矩阵（一维矩阵也是可以的~）

2.ord:表示范数类型

向量的范数：

矩阵的向量：

ord = 1:表示求列和的最大值

ord = 2:|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根

ord =∞：表示求行和的最大值

ord = None:表示求整体的矩阵元素平方和，再开根号

3.axis:

4.keepdims:表示是否保持矩阵的二位特性，True表示保持，False表示不保持，默认为False

例子

1.默认状态下：

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X))

输出：

9.539392014169456

2.改变axis:

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, axis=1))输出：[3.74165739 8.77496439]

或

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, axis=0))输出：[4.12310563 5.38516481 6.70820393]

3.改变ord:

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, ord=1))输出：9.0

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, ord=2))输出：9.508032000695724

4.改变keepdims

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, axis=0, keepdims=True))输出：[[4.12310563 5.38516481 6.70820393]]

import numpy as npX = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(np.linalg.norm(X, axis=0))输出：[4.12310563 5.38516481 6.70820393]

【显存不足完美解决方案】Could not create cudnn handle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

一.问题出现

在使用TensorFlow或者Keras准备进行网络训练时，有时候会出现如下报错：

Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

二.问题分析

有的时候，电脑gpu显存明显是足够的，为何还是会报错呢？

一般情况下，如果不加以限制，很多深度学习框架的代码在运行的时候会申请整个显存空间(即使它不需要那么多的资源，但是它申请了之后就不允许其他的程序使用)，所以在这种状态下运行代码，就会出现显存不够用的问题(因为还有其他的程序或操作也需要显存资源)。

三.解决方案

为了解决以上问题，我们在训练网络之前，需要在代码加入一些指令，控制显存的使用，以TensorFLow2为例：

config = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True))sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

解释：

• tf.compact.v1.ConfigProto()。这是tensorflow2版本的写法，这个方法的作用就是设置运行tensorflow代码的时候的一些配置，例如如何分配显存，是否打印日志等；所以它的参数都是配置名称=True/False(默认为False)这种形式；
• gpu_options=tf.compact.v1.GPUOptions(allow_growth=True)限制GPU资源的使用，此处allow_growth=True是动态分配显存，需要多少，申请多少；
• sess=tf.compact.v1.Session(config=config),让这些配置生效。

Python基本使用(3) -多进程

1.多进程

是一种多核运算，Multiprocessing和多线程threading类似，它弥补了threading的一些劣势，比如GIL。

1.1 添加进程process + 存储进程输出 queue

创建方式与线程的类似

Queue的功能是将每个核或线程的运算结果放在队列中，等到每个线程或核运行完毕后再从队列中取出结果，继续加载运算。原因很简单，多线程调用的函数不能有返回值，所以使用Queue存储多个线程运算的结果。

args的参数只有一个值的时候，参数后面需要加一个逗号，表示args是可迭代的，后面可能还有别的参数，不加逗号会出错

import multiprocessing as mpdef job(a):  res = 0  for i in range(100):    res += i + i ** 2 + i ** 3  a.put(res)if __name__ == "__main__":  a = mp.Queue()  # 定义一个多线程队列，用来存储结果  p1 = mp.Process(target=job, args=(a,))  # 定义两个线程函数，用来处理同一个任务，注意args的参数  p2 = mp.Process(target=job, args=(a,))  p1.start()  p2.start()  p1.join()  p2.join()  res1 = a.get()  res2 = a.get()  print(res1)  print(res2)  print(res1 + res2)

输出：

248358002483580049671600

1.2多线程，多进程效率对比

import multiprocessing as mpimport threading as tdimport timedef job(q):  res = 0  for i in range(1000000):    res += i + i ** 2 + i ** 3  q.put(res)  # queuedef multicore():  q = mp.Queue()  # 定义一个多进程队列，用来存储结果  p1 = mp.Process(target=job, args=(q,))  # 定义两个线程函数，用来处理同一个任务，注意args的参数  p2 = mp.Process(target=job, args=(q,))  p1.start()  p2.start()  p1.join()  p2.join()  res1 = q.get()  res2 = q.get()  print("multicore:", res1 + res2)def multithread():  # 多线程  q = mp.Queue()  # thread可放入process同样的queue中  t1 = td.Thread(target=job, args=(q,))  t2 = td.Thread(target=job, args=(q,))  t1.start()  t2.start()  t1.join()  t2.join()  res1 = q.get()  res2 = q.get()  print("multithread:", res1 + res2)def normal():  # 普通函数  res = 0  for _ in range(2):    for i in range(1000000):      res += i + i ** 2 + i ** 3  print("normal:", res)if __name__ == "__main__":  st = time.time()  normal()  st1 = time.time()  print("normal time:", st1 - st)  multithread()  st2 = time.time()  print("multithread time:", st2 - st1)  multicore()  print("multicore time:", time.time() - st2)

输出：

normal: 499999666667166666000000normal time: 1.3963274955749512multithread: 499999666667166666000000multithread time: 1.3174450397491455multicore: 499999666667166666000000multicore time: 3.827815532684326

我们发现多核/多进程最快，说明在同时间运行了多个任务。而多线程的运行时间居然比什么都不做的程序还要慢一点，说明多线程还是有一定的短板的。

sess.run()详解

TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同：

• 先预定义一些操作/占位符构建graph,所有的操作op和变量都视为节点，TensorFlow中的语句不会立即执行；
• 当构建完graph图后，需要在一个session会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。
• 等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。在执行session.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch的值相关的部分。

创建session对象

tf.compat.v1.Session(target=’’, graph=None, config=None)

Session对象的方法run()

run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)

参数：

• fetches:可以是list或者tensor向量
• feed_dict:以字典的方式填充占位

返回值：sess.run()可以将tensor格式转成numpy格式，在python语言中，返回的tensor是numpy ndarray对象。

feed_dict作用

feed_dict的作用是给使用placeholder创建出来的tensor赋值。其实，他的作用更加广泛：feed使用一个值临时替换一个op的输出结果。你可以提供feed数据作为run()调用的参数。只在调用它的方法内有效，方法结束，feed_dict就会消失。

替换graph中的某个tensor

feed_dict使用一个值临时替换一个op的输出结果

a = tf.add(2, 5)b = tf.multiply(a, 3)with tf.Session() as sess:     sess.run(b, feed_dict = {a:15}) # 重新给a赋值为15   运行结果：45    sess.run(b) #feed_dict只在调用它的方法内有效,方法结束,feed_dict就会消失。 所以运行结果是：21   

设置graph的输入值

feed_dict可以给使用placeholder创建出来的tensor赋值

# 使用tf.placeholder()创建占位符 ，在session.run()过程中再投递数据x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2)) #设置矩阵x，用占位符表示w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3],stddev=1,seed=1))w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1],stddev=1,seed=1))# 创建op, 设置矩阵相乘a = tf.matmul(x,w1)y = tf.matmul(a,w2)# 启动graph，运行opwith tf.Session() as sess:    # 对变量进行初始化，变量运行前必须做初始化操作    sess.run(tf.global_variables_initializer())    # 使用feed_dict将数据投入到y中    print(sess.run(y, feed_dict={x:[[0.7, 0.5]]})) #运行结果： [[3.0904665]]

注意：此时的x是一个占位符(placeholder)。我们定义了它的type和shape，但是并没有具体的值。在后面定义graph的代码中，placeholder看上去和普通的tensor对象一样。在运行程序的时候我们用feed_dict的方式把具体的值提供给placeholder，达到了给graph提供input的目的。placeholder有点像在定义函数的时候用到的参数。我们在写函数内部代码的时候，虽然用到了参数，但并不知道参数所代表的值。只有在调用函数的时候，我们才把具体的值传递给参数。

JoinableQueue

通俗理解：就是可以join的队列，这个队列的特点就是比Queue额外增加了一个Join函数。

Join函数的作用

该函数为阻塞函数，会阻塞直到队列中所有的数据都被处理完毕，它才继续往下运行。

# 会导致进程无法结束q = JoinableQueue()q.put(1) q.get()q.join() 

上述代码进程无法结束，是因为get仅仅是取出数据，而join是等待数据处理完毕，所以取出数据处理结束还得告知队列处理完毕，这里就用到了task_done

q = JoinableQueue()q.put(1) q.get()q.task_done() q.join()

这里task_done用的是计数方法，每告知一次减一次，所以task_done的调用次数必等于队列中的数据个数，join才能正常结束。

q = JoinableQueue()q.put(1) q.put(1)q.get()q.task_done()q.get()q.task_done() q.join()

JoinableQueue([maxsize])

这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

参数介绍

maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。

方法介绍

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止

import tensorflow as tfimport numpy as nptf.compat.v1.disable_eager_execution()from multiprocessing import Process,JoinableQueueimport time,random,osdef consumer(q,name):    while True:        res=q.get()        time.sleep(random.randint(1,3))        print("\033[43m%s 吃 %s\033[0m" %(name,res))        q.task_done() #发送信号给q.join()，说明已经从队列中取走一个数据并处理完毕了def producer(q,name,food):    for i in range(3):        time.sleep(random.randint(1,3))        res="%s%s" %(food,i)        q.put(res)        print("\033[45m%s 生产了 %s\033[0m" %(name,res))    q.join() #等到消费者把自己放入队列中的所有的数据都取走之后，生产者才结束    print("?????")if __name__ == "__main__":    q=JoinableQueue() #使用JoinableQueue()    #生产者们:即厨师们    p1=Process(target=producer,args=(q,"egon1","包子"))    p2=Process(target=producer,args=(q,"egon2","骨头"))    p3=Process(target=producer,args=(q,"egon3","泔水"))    #消费者们:即吃货们    c1=Process(target=consumer,args=(q,"alex1"))    c2=Process(target=consumer,args=(q,"alex2"))    c1.daemon=True    c2.daemon=True    #开始    p1.start()    p2.start()    p3.start()    c1.start()    c2.start()    p1.join()    p2.join()    p3.join()    #1、主进程等生产者p1、p2、p3结束    #2、而p1、p2、p3是在消费者把所有数据都取干净之后才会结束    #3、所以一旦p1、p2、p3结束了，证明消费者也没必要存在了，应该随着主进程一块死掉，因而需要将生产者们设置成守护进程    print("主")

输出：

egon2 生产了 骨头0egon3 生产了 泔水0egon1 生产了 包子0alex1 吃 骨头0egon3 生产了 泔水1egon2 生产了 骨头1egon3 生产了 泔水2alex2 吃 泔水0egon1 生产了 包子1alex1 吃 包子0alex1 吃 骨头1egon2 生产了 骨头2alex2 吃 泔水1egon1 生产了 包子2alex1 吃 泔水2alex2 吃 包子1alex2 吃 包子2alex1 吃 骨头2???????????????主

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