(1)
xrange()
这个是python2的函数,python3中换成
range()
(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)
(3) 'module' object has no attribute 'sub'
解决方法：把
sub = tf.sub(x, a)换成sub = tf.subtract(x, a)
(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
(5)tf.mul tf.sub tf.neg 已经废弃
分别可用
tf.multiplytf.subtracttf.negative替代.
(6)tf.types.float32错误
使用
tf.float32
(7)tf.merge_all_summaries
tf.merge_all_summaries（）并将其替换为tf.summary.merge_all（）
(8)tf.train.SummaryWriter
tf.train.SummaryWriter不推荐使用，而是使用tf.summary.FileWriter
(9)python操作Excel读写--使用xlrd
(10)csv与xlsx的相互转换
(11) xlrd 的 sheets()[]
sheets()[0]是打开第一页
sheets()[1]是打开第二页
(12)list一般要转矩阵
a = np.matrix(a)
(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)
