tfrecord文件 身高在160以上的备注行给出继续锻炼，身高在160以下给出加强锻炼怎么用函数tf？
身高在160以上的备注行给出继续锻炼，身高在160以下给出加强锻炼怎么用函数tf？
打开excel。=if（**>160，继续锻炼，加强锻炼）**作为标准值的位置。例如，输入165时，厘米单位不能与数字在同一单元格中，因为如果是逻辑函数，则只能根据给定的数值条件进行判断。
如何理解tensorflow中的多线程？
深度学习的模型训练是基于批量学习的。因此，每次执行梯度更新时，不需要完整的数据集，只需要一批数据。如果使用TF记录，tensorflow不会将100000个图像完全读取到内存中，而是会自动优化每个批提取，并且只从TF记录中读取相应的批。因此，强烈建议使用TF record，它可以大大提高内存使用和数据提取的效率，以及模型的整体训练效率
在当前海量数据场景下，在数据分析过程中，我们经常会遇到数据太大而无法装入内存的情况，这就提供了一些简单的处理思路：
（1）压缩数据量。预先对数据进行预处理，通过编码对每个样本进行压缩和存储（结合hash可以进一步减少内存占用）。在随后的分析过程中，直接读取压缩文件，然后逐一还原处理。这可以减少读入内存的数据量并减少内存占用。
（2）采用大数据计算框架。如果数据量太大（100g或T级别），压缩可能不是一个好的解决方案（处理速度太慢）。这时，我们可以采用Hadoop等框架，使用map reduce计算模型调用大量的计算能力进行处理（如果你的计算能力不强，数据没有分类，您可以考虑各大云服务厂商提供的计算能力）MR的计算框架支持多种语言实现MR计算模型，使用非常方便。
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想与大家分享我的观点。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
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