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Linux教學:cat指令
cat - 串接或輸出檔案內容
語法:cat ...選項:-A, --show-all:等價於-vET。-b, --number-nonblank:從1開始對每一行編號,空白行跳過。-e:等價於-vE。-E, --show-ends:在每一行末端加入$。-n, --number:從1開始對每一行編號。-s, --squeeze-blank:將連續的空白行壓縮至一條空白行。-t:等價於-vT。-T, --show-tabs:以^I取代TAB。-v, --show-nonprinting:除了LFD及TAB之外,使用^及M-表示法顯示字元。--help:列出幫助資訊。--version:列出版本資訊。
若無指定檔案或檔案為-,則讀取標準輸入(standard input)。若只指定一個檔案,則預設為輸出內容。
常用指令範例:
指定一個檔案就會輸出內容
下圖為輸出所有副檔名為py之檔案內容
下圖將兩個檔案內容串接並輸出至自訂檔案grandpa.txt
也可搭配選項將檔案輸出,下圖將bench.py檔案加上每行編號輸出至newbench.py
最後這個也很實用,直接把input輸出至自訂檔案下圖我使用cat - > custom.txt代表把input輸出至custom.txt注意:input打完記得Ctrl+D結束
有任何問題歡迎留言唷~ ...
Linux教學:alias指令
alias - 將指令簡化,使其在使用上更方便
語法:alias ...]unalias 選項:-p:列出所有的名稱及其對應的值。-a:移除所有aliases。
名稱不可以是alias或unalias。值不可以包含任何位置參數($1 etc),只可使用一般指令(ls, cd etc)。
常用指令範例:
使用alias時,若未輸入任何參數,則功能與-p相同
如果常用ls -al但又不想每次都打那麼長,我們可以設置alias,下列範例只要輸入la就等於輸入ls -al
我們可以使用unalias來移除單一或所有alias
使用alias指令來建立的alias並不會永久保存,Terminal重開就會發現之前建立的都不見了。若想要將alias永久保存,請按照下面步驟:
1.打開Terminal並且瀏覽HOME目錄
2.輸入ls -a指令來查看所有隱藏檔案,若資料太多難以查看可以改用ls -al指令
3.使用自己喜歡的文字編輯器修改.bash_aliases或.bash_profile或.bashrc其中之一,若沒有任何上述檔案可以使用touch指令建立其中一個,例如:touch .bash_aliases我這邊使用nano來修改.bash_profile
進入編輯後,在中間空白處加上自己的alias,語法與上面相同我這邊加入了la及grandpa兩個alias
4.儲存並回到Terminal後,使用source指令重新載入檔案
5.source指令跑完後記得使用alias指令查看有沒有成功唷~ ...
TensorFlow 2 教學:SavedModel 儲存模型
看完文章將會學到
如何在 TensorFlow 2 將訓練好的 Model 保存下來 如何在 TensorFlow 2 讀取之前保存下來的 Model
Github 程式碼
Jupyter Notebook Github程式碼
Save Model 保存模型
在 Tensorflow 裡面,Save Model 可以代表兩件事:
Checkpoints
Checkpoints 包含了在 Model 裡面每個參數( tf.Variable 物件)的 "值",但是不包含這個 Model 的架構,因此會使用 Checkpoints ...
TensorFlow 2 教學:Keras–MNIST–自訂模型
前言 - 阿嬤碎碎念
這篇文章將教大家如何使用 tf.GradientTape 和 tf.function Decorator 裝飾器,同樣是上次的 MNIST ,這次我們使用進階的寫法。請跟隨程式碼上的註解閱讀理解,並可以至 Github 上將Jupyter Notebook 程式碼下載下來,實際跑跑看。
Github 程式碼
Jupyter Notebook 程式碼
重要觀念
GradientTape training 基本流程tf.function (decorator)training data shape
Jupyter Notebook 程式碼
...
TensorFlow 2 教學:TensorFlow2 總覽、介紹
TensorFlow2 教學系列 : 這篇文章會整理 TensorFlow2的特性、學習資源,並且持續更新......
https://www.youtube.com/watch?v=lEljKc9ZtU8
前言
這篇文章將跟大家介紹 TensorFlow 2 的特點,所有想入門 TensorFlow 2 的人都建議閱覽過這篇文章,建立一個Big Picture。TensorFlow 2 在今年推出,目前已經推出到 RC 版本(Release Candidate)。TensorFlow 2 跟 TensorFlow 1最大的差別是變得更容易使用、寫起來更 "Pythonic"。
TensorFlow2 特色
1. API clean up:
TensorFlow 2 整理了之前為人詬病的 ...
TensorFlow 2 教學:Keras–MNIST–數字辨識
前言 - 阿嬤碎碎念
這篇文章我們將使用 Keras 搭配 MNIST 手寫數字資料來搭建一個數字辨識模型,一步步帶你使用 TensorFlow2 實做數字辨識,請跟隨程式碼上的註解閱讀理解,並可以至 Github 上將 Jupyter Notebook 程式碼下載下來,實際跑跑看。
Github 程式碼
Jupyter Notebook — Github程式碼
MNIST 手寫數字圖片
在安裝完 Tensorflow2 後,我們就可以開始打造我們的第一個數字辨識模型。這是簡單版的數字辨識模型,之後會寫文章介紹如何打造更好的模型(同時學習深度學習概念),以及使用客製化的方式打造自己的模型。
MNIST 裡面涵蓋的圖片包含手寫數字 0 ~ 9,共 10 個class,每張圖片的大小為 28 X ...
TensorFlow 2 教學:安裝 TensorFlow 2
前言
TensorFlow2 最近出了 RC 版本 (Release Candidate) (2020年7月更新,目前版本已經來到tensorflow2.2, tensorflow2.3在RC階段 ) 今天來教大家如何安裝 TF2 CPU版本,GPU版本比較複雜,需安裝 Cuda,之後再發文章給大家教學。若想體驗一下 Deep Learning、TensorFlow,CPU版本是很足夠的,簡單上手。
第一步 建立 Conda Environment
我們可以先創一個 Conda Environment 來管理套件,請見 : Python教學:Anaconda Navigator 或者是使用以下的指令:
使用conda創建一個環境,名稱叫"tf2":
$ conda create --name tf2
activate 剛剛創的環境:
$ ...
Linux教學:ls指令
ls - 顯示檔案的資訊
語法:ls ... ...選項:-a, --all:列出所有檔案,包含.開頭的隱藏檔案。-A, --almost-all:列出所有檔案,包含.開頭的隱藏檔案。(.與..兩個目錄除外)-b, --escape:顯示脫離字元。-B, --ignore-backups:忽略備份的文件及目錄。-d, --directory:列出目錄,其餘不顯示。-D, --dired:以Emacs的模式產生文件及目錄列表。-f:效果等同於使用-aU。-F, --classify:在檔案名稱後面加上類型標示字元。-G, --no-group:不顯示群組名稱。-h, --human-readable:檔案大小將轉為易讀取的形式。-H, --si:與-h類似,但是-H是以1000進位而-h是以1024進位。-i, --inode:列出每個檔案的索引節點。-l:列出檔案的詳細資訊。-m:將每個檔案緊密排列,並使用逗號隔開。-n, --numeric-uid-gid:顯示使用者的UID與群組的GID值。-N, --literal:列出文件和目錄的名稱,包含控制字元。-o:與-l類似,但不顯示群組名稱。-p, --file-type:與-F類似,但不會在可執行檔後面加上*符號。-q, --hide-control-chars:列出文件和目錄的名稱,並用?來取代控制字元。-Q, --quote-name:將文件及目錄名稱用雙引號標示起來。-r, --reverse:將檔案以反向的順序排列。-R, --recursive:以遞迴的方式列出所有子目錄的檔案。-s, --size:列出檔案的大小。(in blocks)-S:按照檔案大小來做排序。-t:照最後一次修改時間來做排序。-u:按照最後一次存取時間來做排序。-U:按照資料夾裡的順序逐一列出,不做排序。-v:按照版本來做排序。-w, --width=COLS:設置每列的最大字元數。-X:按照檔案的副檔名來做排序。-1:每個檔案使用一列的方式逐一列出。--help:列出幫助資訊。--version:列出版本資訊。
常用指令範例:
ls
ls -al
ls -hl
ls -m
ls -l與ls ...
Python 教學:Anaconda Navigator
今天要跟大家介紹Anaconda裡一個非常好用的軟體: Anaconda Navigator,基本上下載完Python 後,想要熟悉 Python 的環境、套件、編輯器、Virtual Environment 等等,從 Anaconda Navigator 開始真的是你最好的選擇
Anaconda Navigator 主要有以下非常好用的特點:
Anaconda Navigator 是一個圖形界面(GUI)管理 Conda packages管理 Conda environments
Anaconda
如果你還沒安裝 Anaconda,請先至官方網站下載安裝檔,你也可以參考
Python教學:在 Windows 安裝 AnacondaPython教學:在 Ubuntu 安裝 Anaconda
Anaconda Navigator
對於剛開始接觸 Python 的人來說,Anaconda Navigator ...
Python 教學:在 Ubuntu 安裝 Anaconda
Anaconda 提供了一個非常好的環境讓我們可以無後顧之憂的學習Python, 現在市面上的書籍、網路教學也幾乎都會推薦我們安裝Anconda! 裡面提供套件管理的功能、虛擬環境。安裝 Anaconda 也可以無縫接軌 Jupyter Notebook、Spyder 等等很好用的 Coding 環境! 讓我們開始吧~
第一步
先進到Anaconda官網的下載頁面: https://www.anaconda.com/distribution/
選擇 Python3 下載,非常重要 : 記得在頁面中間點選擇作業系統,這邊以 Linux (Ubuntu)為例
Anaconda下載頁面,中間記得選擇作業系統,這邊下載的是Linux版本
第二步
下載下來應該長這樣:
這時,請叫出你的 Terminal:
Ctrl + Alt + ...