awk命令学习笔记
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执行流程
awk命令基本结构:
awk 'BEGIN{ commands } pattern { commands } END{ commands }' file
【选项】
-F:输入域分隔符
-v:自定义变量
-f:调用awk脚本
awk命令基本结构:
awk 'BEGIN{ commands } pattern { commands } END{ commands }' file
【选项】
-F:输入域分隔符
-v:自定义变量
-f:调用awk脚本
从MNIST数据集官网可以下载MNIST数据集。
MNIST数据集以.gz格式压缩,Python可以直接读取而不需要解压缩:
import gzip
with gzip.open('t10k-images-idx3-ubyte.gz') as f:
buf = f.read()
MNIST数据集使用二进制文件,而不是常规的图片文件格式。以t10k-images-idx3-ubyte为例,在官网有其结构说明:
[offset] [type] [value] [description]
0000 32 bit integer 0x00000803(2051) magic number
0004 32 bit integer 10000 number of images
0008 32 bit integer 28 number of rows
0012 32 bit integer 28 number of columns
0016 unsigned byte ?? pixel
0017 unsigned byte ?? pixel
........
xxxx unsigned byte ?? pixel
我们先随机生成一些数据:
import numpy as np
train_X = 20 * np.random.rand(100).astype(np.float32)
train_Y = (30 * train_X + 100 + 10 * np.random.randn(100)).astype(np.float32)
CPU版本直接pip install tf-nightly即可。
GPU版本需要安装显卡驱动、cuda、cudnn,注意版本。若手动安装cuda还要将cuda的lib64目录加入LD_LIBRARY_PATH环境变量。然后使用pip install tf-nightly-gpu安装即可。
在Python中一般使用
import tensorflow as tf
来import tensorflow。
OpenCV自带了图像拼接算法stitch,而且效果还不错。
