学习tensorflow时遇到的坑

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(1)

xrange()

这个是python2的函数,python3中换成

range()

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(2)学习tensorflow首先记住

• 使用图(graph)来计算任务
• 在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图
• 使用tensor表示数据
• 通过变量(Variable)维护状态
• 使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据

TensorFlow图变量tf.Variable的用法解析(点我)

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(3) 'module' object has no attribute 'sub'

解决方法：把sub = tf.sub(x, a)换成sub = tf.subtract(x, a)

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(4)tf.assign

tf.assign(A, new_number): 这个函数的功能主要是把A的值变为new_number

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(5)tf.mul tf.sub tf.neg 已经废弃

分别可用tf.multiply tf.subtract tf.negative替代.

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(6)tf.types.float32错误

使用tf.float32

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(7)tf.merge_all_summaries

tf.merge_all_summaries（）并将其替换为tf.summary.merge_all（）

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(8)tf.train.SummaryWriter

tf.train.SummaryWriter不推荐使用，而是使用tf.summary.FileWriter

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(9)python操作Excel读写--使用xlrd

一篇很好的文章

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(10)csv与xlsx的相互转换

一篇很好的文章

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(11) xlrd 的 sheets()[]

sheets()[0]是打开第一页
sheets()[1]是打开第二页

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(12)list一般要转矩阵

a = np.matrix(a)

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(13)生成随机数矩阵

用tf.truncated_normal与tf.random_normal(点我)

(14)Python——保存矩阵为Excel

def save(data, path):
    f = xlwt.Workbook()  # 创建工作簿
    sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True)  # 创建sheet
    [h, l] = data.shape  # h为行数，l为列数
    for i in range(h):
        for j in range(l):
            sheet1.write(i, j, data[i, j])
    f.save(path)