已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭5年前。ImprovethisquestionTensorFlow白皮书提到使用了Eigen。是否有关于如何选择Eigen的公开解释，它们是否是在TensorFlowC++op内核中使用Eigen的动机？ 最佳答案 我认为，首先插入使用Eigen的关键特性之一是因为Eigen具有自己的高度优化的矩阵乘积内核，而所有其他竞争对手都必须链接到一些BLA
我们目前正在使用Keras训练各种神经网络，这是非常理想的，因为它具有良好的界面并且相对易于使用，但我们希望能够将它们应用到我们的生产环境中。可惜生产环境是C++，所以我们的计划是:使用TensorFlow后端将模型保存到protobuf将我们的生产代码链接到TensorFlow，然后加载到protobuf不幸的是，我不知道如何从Keras访问TensorFlow保存实用程序，这些实用程序通常保存为HDF5和JSON。如何保存到protobuf？ 最佳答案 如果您不需要在要部署的环境中使用GPU，您也可以使用我的库，称为frugal
我关注了Yeoman'sguide设置一个Angular.js应用程序。我没有更改任何内容，除了将主机名从“localhost”更改为“0.0.0.0”。当我执行gruntserve时，没有错误。最终，我确实看到了“'Allo，'Allo”首页，但只是在livereload.js?snipver=1延迟超过30秒之后，它未能GET。如右图所示，服务器没有输出任何异常。我的整个项目isongithub.我对livereload进行了grep-ped，发现了一些嫌疑人:/node_modules/grunt-contrib-connect/node_modules/connect-live
我安装了npm、bower和gulp。但是在运行gulpapp:serve时，我收到以下错误。请帮我。这是我运行的命令:sachin@sachin:~/Desktop/workspace/myproj/angular/ex(master)$gulpapp:serve我得到的结果:Error:Cannotfindmodule'require-dir'atFunction.Module._resolveFilename(module.js:338:15)atFunction.Module._load(module.js:280:25)atModule.require(module.js:3
我正在构建一个Node.js应用程序，并且我正在使用nginx作为反向代理。我的应用程序有一些我需要提供的静态文件和一个Socket.io服务器。我知道我可以直接使用Express提供静态文件(使用express.static中间件)。我也可以将nginx直接指向我的静态文件所在的目录，这样它们将由nginx提供服务。那么，问题来了:哪种方法更好？在使用每种方法时，我会面临哪些优缺点？ 最佳答案 用于开发:express，主要是因为它提供了灵active……您可以在开发过程中非常轻松地更改静态位置和结构用于生产:nginx，因为它要
这是我第一次使用yeoman为AngularJS应用程序设置脚手架，我不得不承认我可能是nodeJS、grunt和bower世界的新手。所以，这是我到目前为止所做的:我确保安装了yeoman、grunt-cli和angular-generator软件包npminstall-gyogrunt-clibowernpminstall-ggenerator-angular生成了我的应用yoangular我也试过了:yoangular--min-safe到目前为止，al似乎还不错。在给定的选项之间，我选择TwitterBootstrap之一，没有Angular依赖，并覆盖我的本地.gitigno
我有一个在Docker容器中运行的Angular5.2应用程序，出于开发目的，我使用AngularCLI的ng-serve来为该应用程序提供服务，该应用程序在更改时提供自动重新加载。我原来的工作服务命令；ngserve--host0.0.0.0--port80--disable-host-check这个功能很好，我可以按预期从主机访问服务的应用程序。由于各种来源，我添加了--poll1000标志，它告诉CLI每1000毫秒轮询一次文件的更改，没有它它永远不会检测到更改，因此永远不会重新编译和更新。我的问题是，在文件被更改和在docker容器中检测到触发重建的更改之间，有长达15-20秒
Docker和Tensorflow的新手并尝试它们。安装(在win10上，使用hyper-v驱动)很顺利，我可以运行了dockerrun-p8888:8888-itgcr.io/tensorflow/tensorflow然后得到这样的输出:[I23:01:01.188NotebookApp]←(BServingnotebooksfromlocaldirectory:/notebooks[I23:01:01.189NotebookApp]←(B0activekernels[I23:01:01.189NotebookApp]←(BTheJupyterNotebookisrunningat:
我是'dockersizing'(我希望这是正确的术语)一个现有的Angular2应用程序，在angular-cli(1.0.0-beta.31)上运行。每当我更新工作目录中的文件时，我都在努力寻找一种方法让ngserve捕获，因此-刷新我的应用程序(像往常一样)。否则，我每次更改文件时都需要docker-composeup--build...编辑:我正在探索的想法是添加音量。这是我的Dockerfile:#DockerizingAngular2ClientApp#@link:https://scotch.io/tutorials/create-a-mean-app-with-angu
我一直在尝试使用tflearn执行回归和我自己的数据集。我一直在尝试使用tflearn实现基于example的卷积网络使用MNIST数据集。我没有使用MNIST数据集，而是尝试用自己的数据替换训练和测试数据。我的数据是从csv文件中读取的，与MNIST数据的形状不同。我有255个特征，它们代表一个15*15的网格和一个目标值。在示例中，我将第24-30行替换为(并包括importnumpyasnp):#readintrainandtestcsv'swherethereare255features(15*15)andatargetcsvTrain=np.genfromtxt('train
