(1)
xrange()
這個是python2的函數,python3中換成
range()
(2)學習tensorflow首先記住
- 使用圖(graph)來計算任務
- 在被稱之為會話(Session)的上下文(context)中執行圖
- 使用tensor表示數據
- 通過變量(Variable)維護狀態
- 使用feed和fetch可以為任意的操作(arbitrary operation)賦值或者從其中獲取數據
TensorFlow圖變量tf.Variable的用法解析(點我)
(3) 'module' object has no attribute 'sub'
解決方法：把
sub = tf.sub(x, a)換成sub = tf.subtract(x, a)
(4)tf.assign
tf.assign(A, new_number): 這個函數的功能主要是把A的值變為new_number
(5)tf.mul tf.sub tf.neg 已經廢棄
分別可用
tf.multiplytf.subtracttf.negative替代.
(6)tf.types.float32錯誤
使用
tf.float32
(7)tf.merge_all_summaries
tf.merge_all_summaries（）并將其替換為tf.summary.merge_all（）
(8)tf.train.SummaryWriter
tf.train.SummaryWriter不推薦使用，而是使用tf.summary.FileWriter
(9)python操作Excel讀寫--使用xlrd
(10)csv與xlsx的相互轉換
(11) xlrd 的 sheets()[]
sheets()[0]是打開第一頁
sheets()[1]是打開第二頁
(12)list一般要轉矩陣
a = np.matrix(a)
(13)生成隨機數矩陣
用tf.truncated_normal與tf.random_normal(點我)
(14)Python——保存矩陣為Excel
def save(data, path):
f = xlwt.Workbook() # 創建工作簿
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 創建sheet
[h, l] = data.shape # h為行數，l為列數
for i in range(h):
for j in range(l):
sheet1.write(i, j, data[i, j])
f.save(path)
