身高在160以上的備注行給出繼續(xù)鍛煉，身高在160以下給出加強鍛煉怎么用函數tf？打開excel。=if（**>160，繼續(xù)鍛煉，加強鍛煉）**作為標準值的位置。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以下給出加強鍛煉怎么用函數tf？

打開excel。=if（**>160，繼續(xù)鍛煉，加強鍛煉）**作為標準值的位置。例如，輸入165時，厘米單位不能與數字在同一單元格中，因為如果是邏輯函數，則只能根據給定的數值條件進行判斷。

如何理解tensorflow中的多線程？

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

在當前海量數據場景下，在數據分析過程中，我們經常會遇到數據太大而無法裝入內存的情況，這就提供了一些簡單的處理思路：

（1）壓縮數據量。預先對數據進行預處理，通過編碼對每個樣本進行壓縮和存儲（結合hash可以進一步減少內存占用）。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。這可以減少讀入內存的數據量并減少內存占用。

（2）采用大數據計算框架。如果數據量太大（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計算模型調用大量的計算能力進行處理（如果你的計算能力不強，數據沒有分類，您可以考慮各大云服務廠商提供的計算能力）MR的計算框架支持多種語言實現MR計算模型，使用非常方便。

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想與大家分享我的觀點。

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

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數據，兩個數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以億計的數據，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。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據，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。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？