如何将多个文件(每个文件大于1G)字符串进行行为单位排序,并且排序时内存小于50M.

现有N个文件(N>5):
• 每个文件包含了多行的字符串
• 每个文件大小大于1G
• 文件内字符串随机排列
要求实现:一个外部排序算法,以行为单位排序,满足以下需求:
需求
• 用C/C++/Java/C#实现
• 提供编译文件,如:
o GNU Makefile
o Visual Studio 工程文件
o Eclipse工程文件
o MAVEN文件等
• 编译文件需要生成两个可执行文件,且满足下文的接口需求:
o 测试文件生成程序: filesort_testgen
o 排序程序: filesort
• 排序程序使用内存不能大于50M
• 提供README文件,内容至少包括如何编译工程
filesort_testgen命令行接口
filesort_testgen FILE_COUNT LINES_PER_FILE PREFIX
其中:
• filesort_testgen为可执行文件名
• FILE_COUNT为需要生成的待排序文件的个数
• LINES_PER_FILE:每个待排序文件的行数
• PREFIX为生成文件的前缀
• 执行结果 其中${PREFIX}表示PREFIX参数的值
o 生成: ${PREFIX}1 ${PREFIX}2 ${PREFIX}3,
例子:

filesort_testgen 5 1000000 unsorted
Generated unsorted files:
unsorted1
unsorted2
unsorted3
unsorted4
unsorted5
结果会生出 unsorted1 unsorted2 unsorted3 unsorted4 unsorted5
filesort命令行接口
filesort INPUT_FILE_1 INPUT_FILE_2 ... OUTPUT_FILE
其中:
• INPUT_FILE_1表示输入文件的文件名(或路径)
• OUTPUT_FILE表示输出文件的文件名
• 执行结果:
o 输出排序完的文件
o 输出使用了多少内存
filesort unsorted1 unsorted2 unsorted3 unsorted4 unsorted5 sorted
Generate sorted file: sorted
Used memory: 4553333 B (4.34 M)
结果会生出排序后的文件sorted,并输出内存使用情况

2个回答

排序内存小于50M是什么意思?是说这个排序过程中不允许占用超过50M的内存么?那就只能一部分一部分的排序,之后写入临时文件,然后再读临时文件继续排序

给你提供一个思路,你网上看看topk和桶排序

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愚人节的礼物程序编写
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一次作业C语言作业题,已经做了六道,后面的题可能与前面的有关系。
1.(示例)写一个函数,接收一个字符串作为形参,然后显示它的每个字母,每个字母单独一行。这种从开头起,每次选择一个字符,对它做一些处理,再继续,直到结束。这种处理的模式称为“遍历” traversal(char s[]){ int i; for (i=0; s[i]!=’\0’; i++) printf(“%c\n”,s[i]); } traversal(char s[]){ int i; int len; len=strlen(s); for (i=0; i<len; i++) printf(“%c\n”,s[i]); } main(){ char s[200]; gets(s); traversal(__________); } 2.写一个函数,接收一个字符串作为形参,并倒序显示它的字母,每个字母单独一行。 3.(示例)写一个函数find(char word[], char letter),判断字符letter是否位于单词word中,如果存在,返回该字符在word中的下标,如果不存在,返回-1。 int find(char word[], char letter){ int i; for (i=0; word[i]!=’\0’; i++) if (word[i]==letter) return i; return -1; } 4.修改find函数,让它接收第三个参数,表示从word的那个下标开始搜索。例如,字符串s=”blahblahblah”, 待查找字符为’a’, find(s,’a’)返回值为2,而三参数版本find(s, ‘a’, 4)返回值为6,表示从数组下标为4的位置开始搜寻字符’a’。 5.(示例)计算字母’a’在字符串中出现的次数 char word[]=”banana”; count=0; for (i=0; word[i]!=’\0’; i++) if (word[i]==’a’) count++; printf(“%d”,count); 6.将上面这段代码封装为函数count, count接收字符串和要统计的字母作为形参。提示:函数头为int count(char s[], char letter) 7.重写count函数,不直接遍历字符串,使用前面的三参数版本的find函数。查阅库函数,写出以下功能对应的库函数名称: a)将一个字符串转变为全部字母都是大写的字符串。ANSI C并没有这个库函数,我们教材上正文中有。 b)在一个字符串中搜索指定的字符c,并返回该字符的地址 c)在一个字符串中搜索另一个字符串(子串)出现的位置,返回该子串所在的位置(地址) 9.(阅读)编写一个查找子串位置的函数。 #include <stdio.h> int strindex(char s[], char t[]){ int i,j,k; for (i=0; s[i]!='\0'; i++){ j=i; k=0; while( s[j]==t[k] && t[k]!=0 ){ j++; k++; } if (t[k]=='\0'&&k>0) return i; } return -1; } main(){ char s[]="I am a boy", t[]="am"; printf("%d",strindex(s,t)); } //思考一个问题,什么情形下while循环会退出。考察以下情形的执行情况,s=”ddabdd”, t=”ab”; 又如s=”ddab”, t=”ab”; 又如s=”dda”, t=”ab”。 10.(阅读)编写一个字符串比较函数。 如果s在字典序上大于t,返回整数,等于t,返回0, 小于t,返回负数。 int strcmp(char s[], char t[]){ int i; for (i=0; s[i]==t[i]; i++) if (s[i]==’\0’) return 0; return s[i]-t[i]; } 11.扩展以上函数,使得函数在做字符串比较的时候不区分大小写。即strcmp(“banana”, “BaNaNa”)==0; 12.(改错)以下程序比较两个字符串是否互为倒序, 请多使用调试技术去发现错误。 int is_reverse(char s[], char t[]){ int i,j; if (strlen(s)!=strlen(t)) return 0; for (i=0, j=strlen(t); j>0 ; i++, j--) if (s[i]!=t[j]) return 0; return 1; }
Safe Or Unsafe
Problem Description Javac++ 一天在看计算机的书籍的时候,看到了一个有趣的东西!每一串字符都可以被编码成一些数字来储存信息,但是不同的编码方式得到的储存空间是不一样的!并且当储存空间大于一定的值的时候是不安全的!所以Javac++ 就想是否有一种方式是可以得到字符编码最小的空间值!显然这是可以的,因为书上有这一块内容--哈夫曼编码(Huffman Coding);一个字母的权值等于该字母在字符串中出现的频率。所以Javac++ 想让你帮忙,给你安全数值和一串字符串,并让你判断这个字符串是否是安全的? Input 输入有多组case,首先是一个数字n表示有n组数据,然后每一组数据是有一个数值m(integer),和一串字符串没有空格只有包含小写字母组成! Output 如果字符串的编码值小于等于给定的值则输出yes,否则输出no。 Sample Input 2 12 helloworld 66 ithinkyoucandoit Sample Output no yes
怎么修改下面的代码,关于两数求和
``` #include<iostream> #include<string> #include<math.h> using namespace std; struct LinkNode { int data; //记录每个节点的整数(小于10000) LinkNode *next; //记录下一个节点的地址 LinkNode *prev; //记录前一个节点的地址 }; class LinkList { private: LinkNode *head0,*head1; //head0,head1分别记录两个整数链表的头指针 LinkNode *currptr; LinkNode *result; //result记录结果链表的头指针 public: LinkList(); //构造函数,初始化链表 ~LinkList(); //析构函数,释放空间 void Creat(string a); //引入字符串,创立两个链表,分别表示两个整数 void Add(); //实现两个整数相加 void Display(); //显示结果 void addtwo(); //节点多的作为被加数,少的作为加数,实现整数绝对值大的加小的 }; int sum(int n); LinkList::LinkList() //构造函数,初始化链表 { head0=new LinkNode; //申请一个空间记录整数的符号和节点数 head1=new LinkNode; head0->next=head0; head0->prev=head0; //初始化链表,建立双向循环链表 head1->next=head1; head1->prev=head1; result=new LinkNode; result->next=result; result->prev=result; currptr=NULL; } LinkList::~LinkList() //析构函数,释放空间 { LinkNode *p1=head0,*p2=head1,*p3=result; //三个指针分别指向三条链表的头指针 while(p1!=p1->prev) { p1->prev->next=p1->next; p1->next->prev=p1->prev; currptr=p1; p1=p1->next; delete currptr; } while(p2!=p2->prev) //逐个删除节点,释放空间 { p2->prev->next=p2->next; p2->next->prev=p2->prev; currptr=p2; p2=p2->next; delete currptr; } while(p3!=p3->prev) { p3->prev->next=p3->next; p3->next->prev=p3->prev; currptr=p3; p3=p3->next; delete currptr; } // 删除 p1,p2,p3; } void LinkList::Creat(string a) //引入字符串,创立两个链表,分别表示两个整数 { int i=0,j=0,m=0,n=0,k=0,l=0,s=0,w=0; //i记录字符串,j记录加数节点数;s记录被加数节点数,w标记字符串中的'-'号, //k记录字符串中的字符转化为整数的值,l使每个节点记录4位 while(a[m]!=';') m++; //m记录字符串中被加数的字符数 n=m; while(a[n]!='\0') n++; //n记录字符串的总字符数 if(a[0]=='-') { head0->data=(-1); //记录整数符号 w=1; } else {head0->data=1;} for(i=m-1;i>=w;i--) { if(a[i]!=',') //把字符转化为整数 { k+=(a[i]-'0')*sum(l); l++; } if(a[i]==','||i==w) { currptr=new LinkNode; //把整数存到双向循环链表中 currptr->data=k; currptr->next=head0; currptr->prev=head0->prev; head0->prev->next=currptr; head0->prev=currptr; head0=currptr; s++; //节点数加1 k=0; //重新初始化k和l l=0; } } head0->prev->data*=s; //存储整数符号和节点数 //与建第一个整数链表一样,建立第二个整数链表head1 k=0;l=0; if(a[m+1]=='-') { head1->data=(-1); m++; } else head1->data=1; for(i=n-1;i>m;i--) { if(a[i]!=',') { k+=(a[i]-'0')*sum(l); l++; } if(a[i]==','||i==m+1) { currptr=new LinkNode; currptr->data=k; currptr->next=head1; currptr->prev=head1->prev; head1->prev->next=currptr; head1->prev=currptr; head1=currptr; j++; k=0; l=0; } } head1->prev->data*=j; } void LinkList::Add() //实现两个整数相加 { LinkNode *temp; if(abs(head0->prev->data)>abs(head1->prev->data)) //两个整数中,绝对值大的为被加数 addtwo(); else if(abs(head0->prev->data)<abs(head1->prev->data)) { temp=head0; head0=head1; head1=temp; addtwo(); } else if(abs(head0->prev->data)==abs(head1->prev->data)) { int k1,k2; LinkNode *p=head0,*q=head1; //如果节点数相同,则判断节点中数值大小 while(p->data==q->data&&p!=head0->prev->prev&&q!=head1->prev->prev) { p=p->next; q=q->next; } k1=p->data; k2=q->data; if(k1>k2) addtwo(); else { temp=head0; head0=head1; head1=temp; addtwo(); } } } void LinkList::addtwo() //节点多的作为被加数,少的作为加数,实现整数绝对值大的加小的 //默认head0存的整数绝对值比head1大 { int s=0,m1=head0->data,m2=head1->data; m1=(head0->prev->data/abs(head0->prev->data)); //head0的符号 m2=(head1->prev->data/abs(head1->prev->data)); //head1的符号 LinkNode *p=head0->prev->prev,*q=head1->prev->prev; result->data=head0->prev->data; //存结果的节点数和符号 while(q!=head1->prev) //head0存的整数绝对值比head1大,即head0的节点数大于或等于head1 { currptr=new LinkNode; currptr->data=(p->data)*m1+(q->data)*m2+s; //两整数相加 if((m1*m2)>0) //如果符号相同 { if(abs(currptr->data)-10000>=0) //相加后超过10000,则进位 { s=currptr->data/10000; currptr->data=abs(currptr->data)%10000; } else //abs(currptr->data)-10000<0,不进位 { s=0; currptr->data=abs(currptr->data); } } else if(m1>0&&m2<0) //符号不同,在此相当于实现两个正整数相减 { s=0; if(currptr->data<0) //小于0,向前一位借1 { currptr->data+=10000; s=-1; } } else if(m1<0&&m2>0) //符号不同,在此相当于实现负整数加上正整数 { s=0; if(currptr->data>0) //大于0, { currptr->data=10000-currptr->data; s=1; } else currptr->data=abs(currptr->data); } currptr->next=result; //存入链表 currptr->prev=result->prev; result->prev->next=currptr; result->prev=currptr; result=currptr; p=p->prev; q=q->prev; } //当head0节点数比head1长时,继续建立链表 while(p!=head0->prev) { currptr=new LinkNode; currptr->data=p->data*m1+s; s=currptr->data/10000; if((m1*m2)>0) { if(abs(currptr->data)-10000>=0) { s=currptr->data/10000; currptr->data=abs(currptr->data)%10000; } else {s=0;currptr->data=abs(currptr->data);} } else if(m1>0&&m2<0) { s=0; if(currptr->data<0) { currptr->data+=10000; s=-1; } } else if(m1<0&&m2>0) { s=0; if(currptr->data>0) { currptr->data=10000-currptr->data; s=1; } else currptr->data=abs(currptr->data); } currptr->data=abs(currptr->data)%10000; currptr->next=result; currptr->prev=result->prev; result->prev->next=currptr; result->prev=currptr; result=currptr; p=p->prev; } if(s!=0) //处理相加后,进位问题 { currptr=new LinkNode; currptr->data=abs(s); currptr->next=result; currptr->prev=result->prev; result->prev->next=currptr; result->prev=currptr; result=currptr; result->prev->data=m1*(abs(result->prev->data)+1); } } void LinkList::Display() //显示结果 { LinkNode *p=result; int FuHao=result->prev->data/abs(result->prev->data);//结果的符号 while(p->data==0&&p!=result->prev->prev) //当运算后前几个节点的数据为0时,不输出 { p=p->next; result->prev->data=(abs(result->prev->data)-1)*FuHao; //结果记录非0节点数 } cout<<FuHao*p->data; //首先显示符号和第一个节点中的数 if(abs(result->prev->data)!=1) p=p->next; //判断非0节点数是否为1 while(p!=result->prev->prev) //继续输出 { cout<<","; //每4位一组,并用','隔开 cout.width(4); cout.fill('0'); cout<<p->data; p=p->next; } if(p==result->prev->prev&&abs(result->prev->data)!=1) //显示最后一个节点数据 { cout<<","; cout.width(4); cout.fill('0'); cout<<p->data; } cout<<endl; } int sum(int n) //计算10的乘方 { int i,s=1; for(i=1;i<=n;i++) { s=s*10; } return s; } int main() //主函数 { cout<<"* 任意长整数的加法 *\n\n"; cout<<"* 注意:输入时每四位用逗号隔开 *\n\n"; cout<<"* 如:123456789 *\n\n"; cout<<"* 输入格式为:1,2345,6789 *\n\n"; cout<<"* 两个数之间用';'隔开 *\n\n"; cout<<"\n"; string ch; cout<<"请输入整数1;整数2:\n"; cin>>ch; //输入任意长字符串 LinkList List; //定义链表对象 List.Creat(ch); //把字符串转化为整数,并存到链表中 List.Add(); //实现两个整数相加 cout<<"两整数的和为:"; List.Display(); //输出结果 } ``` 这个代码里输入两个数的时候要用“;”隔开,这个地方怎么改成让它分别输入两个数然后相加,我改成下面这种但前面格式好像不对,不知道怎么改 string ch1,ch2; cout<<"请输入整数1:\n"; cin>>ch1; cout<<"请输入整数2:\n"; cin>>ch2; LinkList List; List.Creat(ch1,ch2); List.Add(); cout<<"两整数的和为:"; List.Display(); }
用tensorflow做机器翻译时训练代码有问题
``` # -*- coding:UTF-8 -*- import tensorflow as tf src_path = 'D:/Python37/untitled1/train.tags.en-zh.en.deletehtml' trg_path = 'D:/Python37/untitled1/train.tags.en-zh.zh.deletehtml' SRC_TRAIN_DATA = 'D:/Python37/untitled1/train.tags.en-zh.en.deletehtml.segment' # 源语言输入文件 TRG_TRAIN_DATA = 'D:/Python37/untitled1/train.tags.en-zh.zh.deletehtml.segment' # 目标语言输入文件 CHECKPOINT_PATH = './model/seq2seq_ckpt' # checkpoint保存路径 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模 NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM结构的层数 SRC_VOCAB_SIZE = 10000 # 源语言词汇表大小 TRG_VOCAB_SIZE = 4000 # 目标语言词汇表大小 BATCH_SIZE = 100 # 训练数据batch的大小 NUM_EPOCH = 5 # 使用训练数据的轮数 KEEP_PROB = 0.8 # 节点不被dropout的概率 MAX_GRAD_NORM = 5 # 用于控制梯度膨胀的梯度大小上限 SHARE_EMB_AND_SOFTMAX = True # 在softmax层和词向量层之间共享参数 MAX_LEN = 50 # 限定句子的最大单词数量 SOS_ID = 1 # 目标语言词汇表中<sos>的ID """ function: 数据batching,产生最后输入数据格式 Parameters: file_path-数据路径 Returns: dataset- 每个句子-对应的长度组成的TextLineDataset类的数据集对应的张量 """ def MakeDataset(file_path): dataset = tf.data.TextLineDataset(file_path) # map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list # 通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个集合。 # function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次function函数返回值的list。 # lambda argument_list: expression # 其中lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义 # argument_list参数列表, expression 为函数表达式 # 根据空格将单词编号切分开并放入一个一维向量 dataset = dataset.map(lambda string: tf.string_split([string]).values) # 将字符串形式的单词编号转化为整数 dataset = dataset.map(lambda string: tf.string_to_number(string, tf.int32)) # 统计每个句子的单词数量,并与句子内容一起放入Dataset dataset = dataset.map(lambda x: (x, tf.size(x))) return dataset """ function: 从源语言文件src_path和目标语言文件trg_path中分别读取数据,并进行填充和batching操作 Parameters: src_path-源语言,即被翻译的语言,英语. trg_path-目标语言,翻译之后的语言,汉语. batch_size-batch的大小 Returns: dataset- 每个句子-对应的长度 组成的TextLineDataset类的数据集 """ def MakeSrcTrgDataset(src_path, trg_path, batch_size): # 首先分别读取源语言数据和目标语言数据 src_data = MakeDataset(src_path) trg_data = MakeDataset(trg_path) # 通过zip操作将两个Dataset合并为一个Dataset,现在每个Dataset中每一项数据ds由4个张量组成 # ds[0][0]是源句子 # ds[0][1]是源句子长度 # ds[1][0]是目标句子 # ds[1][1]是目标句子长度 #https://blog.csdn.net/qq_32458499/article/details/78856530这篇博客看一下可以细致了解一下Dataset这个库,以及.map和.zip的用法 dataset = tf.data.Dataset.zip((src_data, trg_data)) # 删除内容为空(只包含<eos>)的句子和长度过长的句子 def FilterLength(src_tuple, trg_tuple): ((src_input, src_len), (trg_label, trg_len)) = (src_tuple, trg_tuple) # tf.logical_and 相当于集合中的and做法,后面两个都为true最终结果才会为true,否则为false # tf.greater Returns the truth value of (x > y),所以以下所说的是句子长度必须得大于一也就是不能为空的句子 # tf.less_equal Returns the truth value of (x <= y),所以所说的是长度要小于最长长度 src_len_ok = tf.logical_and(tf.greater(src_len, 1), tf.less_equal(src_len, MAX_LEN)) trg_len_ok = tf.logical_and(tf.greater(trg_len, 1), tf.less_equal(trg_len, MAX_LEN)) return tf.logical_and(src_len_ok, trg_len_ok) #两个都满足才返回true # filter接收一个函数Func并将该函数作用于dataset的每个元素,根据返回值True或False保留或丢弃该元素,True保留该元素,False丢弃该元素 # 最后得到的就是去掉空句子和过长的句子的数据集 dataset = dataset.filter(FilterLength) # 解码器需要两种格式的目标句子: # 1.解码器的输入(trg_input), 形式如同'<sos> X Y Z' # 2.解码器的目标输出(trg_label), 形式如同'X Y Z <eos>' # 上面从文件中读到的目标句子是'X Y Z <eos>'的形式,我们需要从中生成'<sos> X Y Z'形式并加入到Dataset # 编码器只有输入,没有输出,而解码器有输入也有输出,输入为<sos>+(除去最后一位eos的label列表) # 例如train.en最后都为2,id为2就是eos def MakeTrgInput(src_tuple, trg_tuple): ((src_input, src_len), (trg_label, trg_len)) = (src_tuple, trg_tuple) # tf.concat用法 https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/79429295 trg_input = tf.concat([[SOS_ID], trg_label[:-1]], axis=0) return ((src_input, src_len), (trg_input, trg_label, trg_len)) dataset = dataset.map(MakeTrgInput) # 随机打乱训练数据 dataset = dataset.shuffle(10000) # 规定填充后的输出的数据维度 padded_shapes = ( (tf.TensorShape([None]), # 源句子是长度未知的向量 tf.TensorShape([])), # 源句子长度是单个数字 (tf.TensorShape([None]), # 目标句子(解码器输入)是长度未知的向量 tf.TensorShape([None]), # 目标句子(解码器目标输出)是长度未知的向量 tf.TensorShape([])) # 目标句子长度(输出)是单个数字 ) # 调用padded_batch方法进行padding 和 batching操作 batched_dataset = dataset.padded_batch(batch_size, padded_shapes) return batched_dataset """ function: seq2seq模型 Parameters: Returns: """ class NMTModel(object): """ function: 模型初始化 Parameters: Returns: """ def __init__(self): # 定义编码器和解码器所使用的LSTM结构 self.enc_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(HIDDEN_SIZE) for _ in range(NUM_LAYERS)]) self.dec_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(HIDDEN_SIZE) for _ in range(NUM_LAYERS)]) # 为源语言和目标语言分别定义词向量 self.src_embedding = tf.get_variable('src_emb', [SRC_VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE]) self.trg_embedding = tf.get_variable('trg_emb', [TRG_VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE]) # 定义softmax层的变量 if SHARE_EMB_AND_SOFTMAX: self.softmax_weight = tf.transpose(self.trg_embedding) else: self.softmax_weight = tf.get_variable('weight', [HIDDEN_SIZE, TRG_VOCAB_SIZE]) self.softmax_bias = tf.get_variable('softmax_loss', [TRG_VOCAB_SIZE]) """ function: 在forward函数中定义模型的前向计算图 Parameters:   MakeSrcTrgDataset函数产生的五种张量如下(全部为张量) src_input: 编码器输入(源数据) src_size : 输入大小 trg_input:解码器输入(目标数据) trg_label:解码器输出(目标数据) trg_size: 输出大小 Returns: """ def forward(self, src_input, src_size, trg_input, trg_label, trg_size): batch_size = tf.shape(src_input)[0] # 将输入和输出单词转为词向量(rnn中输入数据都要转换成词向量) # 相当于input中的每个id对应的embedding中的向量转换 src_emb = tf.nn.embedding_lookup(self.src_embedding, src_input) trg_emb = tf.nn.embedding_lookup(self.trg_embedding, trg_input) # 在词向量上进行dropout src_emb = tf.nn.dropout(src_emb, KEEP_PROB) trg_emb = tf.nn.dropout(trg_emb, KEEP_PROB) # 使用dynamic_rnn构造编码器 # 编码器读取源句子每个位置的词向量,输出最后一步的隐藏状态enc_state # 因为编码器是一个双层LSTM,因此enc_state是一个包含两个LSTMStateTuple类的tuple, # 每个LSTMStateTuple对应编码器中一层的状态 # enc_outputs是顶层LSTM在每一步的输出,它的维度是[batch_size, max_time, HIDDEN_SIZE] # seq2seq模型中不需要用到enc_outputs,而attention模型会用到它 with tf.variable_scope('encoder'): enc_outputs, enc_state = tf.nn.dynamic_rnn(self.enc_cell, src_emb, src_size, dtype=tf.float32) # 使用dynamic_rnn构造解码器 # 解码器读取目标句子每个位置的词向量,输出的dec_outputs为每一步顶层LSTM的输出 # dec_outputs的维度是[batch_size, max_time, HIDDEN_SIZE] # initial_state=enc_state表示用编码器的输出来初始化第一步的隐藏状态 # 编码器最后编码结束最后的状态为解码器初始化的状态 with tf.variable_scope('decoder'): dec_outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(self.dec_cell, trg_emb, trg_size, initial_state=enc_state) # 计算解码器每一步的log perplexity # 输出重新转换成shape为[,HIDDEN_SIZE] output = tf.reshape(dec_outputs, [-1, HIDDEN_SIZE]) # 计算解码器每一步的softmax概率值 logits = tf.matmul(output, self.softmax_weight) + self.softmax_bias # 交叉熵损失函数,算loss loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.reshape(trg_label, [-1]), logits=logits) # 在计算平均损失时,需要将填充位置的权重设置为0,以避免无效位置的预测干扰模型的训练 label_weights = tf.sequence_mask(trg_size, maxlen=tf.shape(trg_label)[1], dtype=tf.float32) label_weights = tf.reshape(label_weights, [-1]) cost = tf.reduce_sum(loss * label_weights) cost_per_token = cost / tf.reduce_sum(label_weights) # 定义反向传播操作 trainable_variables = tf.trainable_variables() # 控制梯度大小,定义优化方法和训练步骤 # 算出每个需要更新的值的梯度,并对其进行控制 grads = tf.gradients(cost / tf.to_float(batch_size), trainable_variables) grads, _ = tf.clip_by_global_norm(grads, MAX_GRAD_NORM) # 利用梯度下降优化算法进行优化.学习率为1.0 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1.0) # 相当于minimize的第二步,正常来讲所得到的list[grads,vars]由compute_gradients得到,返回的是执行对应变量的更新梯度操作的op train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads, trainable_variables)) return cost_per_token, train_op """ function: 使用给定的模型model上训练一个epoch,并返回全局步数,每训练200步便保存一个checkpoint Parameters: session : 会议 cost_op : 计算loss的操作op train_op: 训练的操作op saver:  保存model的类 step:   训练步数 Returns: """ def run_epoch(session, cost_op, train_op, saver, step): # 训练一个epoch # 重复训练步骤直至遍历完Dataset中所有数据 while True: try: # 运行train_op并计算cost_op的结果也就是损失值,训练数据在main()函数中以Dataset方式提供 cost, _ = session.run([cost_op, train_op]) # 步数为10的倍数进行打印 if step % 10 == 0: print('After %d steps, per token cost is %.3f' % (step, cost)) # 每200步保存一个checkpoint if step % 200 == 0: saver.save(session, CHECKPOINT_PATH, global_step=step) step += 1 except tf.errors.OutOfRangeError: break return step """ function: 主函数 Parameters: Returns: """ def main(): # 定义初始化函数 initializer = tf.random_uniform_initializer(-0.05, 0.05) # 定义训练用的循环神经网络模型 with tf.variable_scope('nmt_model', reuse=None, initializer=initializer): train_model = NMTModel() # 定义输入数据 data = MakeSrcTrgDataset(SRC_TRAIN_DATA, TRG_TRAIN_DATA, BATCH_SIZE) iterator = data.make_initializable_iterator() (src, src_size), (trg_input, trg_label, trg_size) = iterator.get_next() # 定义前向计算图,输入数据以张量形式提供给forward函数 cost_op, train_op = train_model.forward(src, src_size, trg_input, trg_label, trg_size) # 训练模型 # 保存模型 saver = tf.train.Saver() step = 0 with tf.Session() as sess: # 初始化全部变量 tf.global_variables_initializer().run() # 进行NUM_EPOCH轮数 for i in range(NUM_EPOCH): print('In iteration: %d' % (i + 1)) sess.run(iterator.initializer) step = run_epoch(sess, cost_op, train_op, saver, step) if __name__ == '__main__': main() ``` 问题如下,不知道怎么解决,谢谢! Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1334, in _do_call return fn(*args) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1319, in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1407, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: StringToNumberOp could not correctly convert string: This [[{{node StringToNumber}}]] [[{{node IteratorGetNext}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/Python37/untitled1/train_model.py", line 277, in <module> main() File "D:/Python37/untitled1/train_model.py", line 273, in main step = run_epoch(sess, cost_op, train_op, saver, step) File "D:/Python37/untitled1/train_model.py", line 231, in run_epoch cost, _ = session.run([cost_op, train_op]) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 929, in run run_metadata_ptr) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1152, in _run feed_dict_tensor, options, run_metadata) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1328, in _do_run run_metadata) File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1348, in _do_call raise type(e)(node_def, op, message) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: StringToNumberOp could not correctly convert string: This [[{{node StringToNumber}}]] [[node IteratorGetNext (defined at D:/Python37/untitled1/train_model.py:259) ]]
在中国程序员是青春饭吗?
今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...
《MySQL 性能优化》之理解 MySQL 体系结构
本文介绍 MySQL 的体系结构,包括物理结构、逻辑结构以及插件式存储引擎。
程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。
程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
python爬取百部电影数据,我分析出了一个残酷的真相
2019年就这么匆匆过去了,就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场数据,数据显示去年总票房为642.66亿元,同比增长5.4%;国产电影总票房411.75亿元,同比增长8.65%,市场占比 64.07%;城市院线观影人次17.27亿,同比增长0.64%。 看上去似乎是一片大好对不对?不过作为一名严谨求实的数据分析师,我从官方数据中看出了一点端倪:国产票房增幅都已经高达8.65%了,为什...
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试,面试官没想到一个ArrayList,我都能跟他扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
C语言荣获2019年度最佳编程语言
关注、星标公众号,不错过精彩内容作者:黄工公众号:strongerHuang近日,TIOBE官方发布了2020年1月编程语言排行榜单。我在前面给过一篇文章《2019年11月C语言接近Ja...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown 直接转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
一份王者荣耀的英雄数据报告
咪哥杂谈本篇阅读时间约为 6 分钟。1前言前一阵写了关于王者的一些系列文章,从数据的获取到数据清洗,数据落地,都是为了本篇的铺垫。今天来实现一下,看看不同维度得到的结论。2环境准备本次实...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
强烈推荐10本程序员必读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂!
我们之前讲过CPU,也说了CPU和内存的那点事儿,今天咱就再来说说有关内存,作为一个程序员,你必须要懂的哪那些硬核知识! 大白话聊一聊,很重要! 先来大白话的跟大家聊一聊,我们这里说的内存啊,其实就是说的我们电脑里面的内存条,所以嘞,内存就是内存条,数据要放在这上面才能被cpu读取从而做运算,还有硬盘,就是电脑中的C盘啥的,一个程序需要运行的话需要向内存申请一块独立的内存空间,这个程序本身是存放在...
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