python中for循环/迭代的技巧

示例如下： # -*- coding: utf-8 -*- def print_elem(container): for elem in container: print(elem, end=' | ') print() ''' 在迭代过程中修改迭代序列不安全，所以要修改序列时， 要对它的副本做迭代，而不是原序列本身 ''' arr = [1, 2,

Tensorflow的迭代次数到底应该设为多少？

用Tensorflow设计神经网络需要固定一个迭代次数，比如做minst数据集迭代次数可以设置为20000，但问题是为什么不能设置为30000或者20万？ 在《学习率对神经网络的影响-乙烷，乙烯，乙炔的分子模型试验数据对比》中得到了一个公式 Y是输出比如0.5081 X就是迭代次数 如果把学习率加到这个方式里面 Y=（-k*ln（x*r2/r1））+b K，b都是常数可以由已知数值代出

lr压力测试的迭代次数

通过用lr做负载压力测试过程发现，如果设定不同的action迭代次数，每次得出的结果是不同的，曲线的表现形式也是不同的。这点就使我们会感觉困惑，为什么要设置action的迭代次数？以及对于不同的应用系统应该怎样设置迭代次数呢？ 　　首先你要理解性能测试是在干什么？ 　　性能测

LR：LR中的迭代次数设置

在参数化时，对于一次压力测试中均只能用一次的资源应该怎么参数化呢？就是说这些资源用了一次就不能在用了的。 　　－－参数化时,在select  next row选择unique,update value on选择 each occurence, 　　1. 迭代跟虚拟用户数没什么必然联系 　　迭代是这样的： 　　迭代1次   迭代2次  迭代3次 　　用户1     X1

编程珠玑：关于展开循环

关于展开循环对程序性能的影响昨天看到了CSAPP上优化程序性能一章，印象最深的一点是关于展开循环的描述。关于展开循环，上面是这样描述的： **展开循环是一种程序变换，通过增加每次迭代计算的元素的数量，减少循环的迭代次数。** 循环展开能从两方面改进程序的性能。 减少了不直接有助于程序结果的操作的数量，例如循环索引计算和分支条件。 提供了一些方法，可以进一步变化代码，减少整个计算中关键路径上的操作数量

tensorflow下mnist实例，关于迭代次数及随机取数据集大小问题

在官方文档中，采用的是1000次迭代，每次随机选取100个数据集进行训练。 最后的精确值为91%左右。提高迭代次数到10000次，随机选取任是100个时，精确值为92%左右。可以理解，毕竟多次迭代。然而当迭代为10000次，每次1000个数据集时，精确度仅有9.8%，相当于等概率随机猜。正常来说应该会提高精确度，然而不是。原因是： 随机梯度最后不收敛导致的。 官方文档中采用交叉熵来计算los

adaboost迭代次数的理解

对于adaboost算法而言，迭代几次就产生几个基本分类器，当然分类器的个数越多分类的精度越高。那么怎么确定迭代的次数呢，在我的理解而言，之所以设置迭代次数，是因为当数据量很大的时候，如果还想让模型保持极高的精度，那么所消耗的时间也一定很久，所以为了保证精度的同时保证算法效率，那么在程序的迭代的终止条件需要有两个： 一是迭代次数，这个迭代次数设置为在你的计算机的计算能力下，你所能容忍的时间限制

QTP中参数迭代设置

在QTP test中，依此单击"File"-->"Settings..."菜单项，弹出"Test Settings"对话框，详见下图所示，单击左侧"Run"目录节点， 例如，修改为运行从第2行到第3行，详见下图所示，单击该对话框中"OK"按钮， 系统关闭"Test Settings"对话框，保存脚本，运行脚本，运行结果如下2张图所示， 注意：如何删除一行迭代参

python for循环迭代序列

1.迭代字符串 for ch in "Name":

caffe学习笔记之——迭代次数的选取

一般100个epoch就够了，比如你的数据是1000，然后batchsize是128，所以100个epoch需要的迭代次数是 1000*100/128 = 781.25,所以大概迭代800次就够了