物之联网是一个汇聚了物联网行业人和物的综合性信息交流学习平台，专注于物联网的实际应用，物联网解决方案以及物联网资讯，产品，技术等方面的信息知识交流学习。
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者194万，服务企业8.4万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了23.3万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法，快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。 [1-2] 2020年8月15日，百度和华为共同完成的项目&
物联网应用开发 (IoT Studio，原 Link Develop)，是阿里云针对物联网场景提供的生产力工具，可覆盖各个物联网行业核心应用场景，帮助您高效经济地完成设备、服务及应用开发。物联网开发服务提供了移动可视化开发、Web 可视化开发、服务开发与设备开发等一系列便捷的物联网开发工具，解决物联网开发领域开发链路长、技术栈复杂、协同成本高、方案移植困难的问题，重新定义物联网应用开发。可视化搭建因为 IoT 产品链路漫长，用户很难同时兼备
定义：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strides：和卷积类似，窗口在
def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 在学习tensorflow看到卷积这部分时，不明白这里的4个参数是什么意思，文档里面也没有具体说明。strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.weighted_cross_entropy_w
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False,
numpy.array可使用 shape, list不能使用shape。可以使用np.array(list A)进行转换。（array转list：array B B.tolist()即可）
1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'tf.train.SummaryWriter 改为：tf.summary.FileWriter 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'tf.merge_all_summaries()&
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