P1-https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/11041565.html
1.tf.get_variable()的使用
https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72327321
2.tf.get_variable tf.placeholder 的区别
https://blog.csdn.net/newchenxf/article/details/79503057(好文)
前者存可训练的模型参数，后者是输入需feed。
3.tf中的tensor如何理解，既包含数据又包含op?
import tensorflow as tf a=tf.Variable(1) b=tf.constant(1) #定义变量a=1和常量1,并且定义a的自加运算aplus1和更新a的值得操作update""" aplus1=tf.add(a,b) update=tf.assign(a,aplus1) a=a.assign_add(b) #设置完变量之后，必须要对变量进行初始化工作，变量才能使用 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) #运行初始化变量的计算 for i in range(10): #循环10次，查看a逐渐自加1的结果 #sess.run(update) #执行变量a的自加运算 print(sess.run(a)) #打印变量a也需要用session.run
4.tf.concat学习
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380118
只要明白axis的含义就很简单了。
5. tf.sequence_mask学习
https://applenob.github.io/tf_10.html （好文）
6. tf.cond学习
https://blog.csdn.net/m0_37041325/article/details/76908660
7.tf.expand_dims学习
https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9001703.html
https://stackoverflow.com/questions/39008821/tensorflow-when-use-tf-expand-dims
9.tf.identity学习
https://blog.csdn.net/hu_guan_jie/article/details/78495297
10.tf.summary学习
https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html
11.tf中GraphKeys
https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/80398934
12.tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS
https://blog.csdn.net/huitailangyz/article/details/85015611
13.python中栈和队列
https://blog.csdn.net/imzoer/article/details/8663695
可用列表实现
17.py中使用numpy计算各种距离
https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/78479532
18.python二维列表赋值问题
https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/82629406
19.pathlib库的Path类的使用
https://blog.csdn.net/amanfromearth/article/details/80265843
20.tf的日志记录
https://www.jianshu.com/p/249e9913d22c
21.npz和npy文件
https://www.cnblogs.com/Lilu-1226/p/9768368.html
22.tf.transpose函数的用法讲解
https://blog.csdn.net/cc1949/article/details/78422704
24.查看torch的GPU版本是否安装成功：
import torch print(torch.cuda.is_available())
25.super.__init__()避免显式调用基类