身高在160以上的備注行給出繼續(xù)鍛煉，身高在160以下給出加強(qiáng)鍛煉怎么用函數(shù)tf？打開excel。=if（**>160，繼續(xù)鍛煉，加強(qiáng)鍛煉）**作為標(biāo)準(zhǔn)值的位置。例如，輸入165時，厘米單位不能與

身高在160以上的備注行給出繼續(xù)鍛煉，身高在160以下給出加強(qiáng)鍛煉怎么用函數(shù)tf？

打開excel。=if（**>160，繼續(xù)鍛煉，加強(qiáng)鍛煉）**作為標(biāo)準(zhǔn)值的位置。例如，輸入165時，厘米單位不能與數(shù)字在同一單元格中，因?yàn)槿绻沁壿嫼瘮?shù)，則只能根據(jù)給定的數(shù)值條件進(jìn)行判斷。

如何理解tensorflow中的多線程？

深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練是基于批量學(xué)習(xí)的。因此，每次執(zhí)行梯度更新時，不需要完整的數(shù)據(jù)集，只需要一批數(shù)據(jù)。如果使用TF記錄，tensorflow不會將100000個圖像完全讀取到內(nèi)存中，而是會自動優(yōu)化每個批提取，并且只從TF記錄中讀取相應(yīng)的批。因此，強(qiáng)烈建議使用TF record，它可以大大提高內(nèi)存使用和數(shù)據(jù)提取的效率，以及模型的整體訓(xùn)練效率

在當(dāng)前海量數(shù)據(jù)場景下，在數(shù)據(jù)分析過程中，我們經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)太大而無法裝入內(nèi)存的情況，這就提供了一些簡單的處理思路：

（1）壓縮數(shù)據(jù)量。預(yù)先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過編碼對每個樣本進(jìn)行壓縮和存儲（結(jié)合hash可以進(jìn)一步減少內(nèi)存占用）。在隨后的分析過程中，直接讀取壓縮文件，然后逐一還原處理。這可以減少讀入內(nèi)存的數(shù)據(jù)量并減少內(nèi)存占用。

（2）采用大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。如果數(shù)據(jù)量太大（100g或T級別），壓縮可能不是一個好的解決方案（處理速度太慢）。這時，我們可以采用Hadoop等框架，使用map reduce計(jì)算模型調(diào)用大量的計(jì)算能力進(jìn)行處理（如果你的計(jì)算能力不強(qiáng)，數(shù)據(jù)沒有分類，您可以考慮各大云服務(wù)廠商提供的計(jì)算能力）MR的計(jì)算框架支持多種語言實(shí)現(xiàn)MR計(jì)算模型，使用非常方便。

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想與大家分享我的觀點(diǎn)。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計(jì)算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計(jì)算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？