TensorFlow（三）——两层CNN神经网络实现MNIST的分类

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两层CNN神经网络实现MNIST的分类

version 1：和之前的神经网络训练MNIST数据集实现分类，整体过程差不多，只不过将计算换成卷积

version 2 ：相比 version 1多了 权重和卷积结果的图像可视化

整个网络框架：image —>conv1(32 kernels) —>max pool1 —>conv2 (64 kernels) —>max pool2

—>fc1 —>fc2 —>classifier


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进程和线程

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1.进程和线程

  • 进程：运行中的应用程序称为进程，拥有系统资源（cpu、内存）

  • 线程：进程中的一段代码，一个进程中可以有多段代码。本身不拥有资源（共享所在进程的资源）


  • 多进程: 在操作系统中能同时运行多个任务(程序)
  • 多线程: 在同一应用程序中有多个功能流同时执行


2.多线程并行和并发

多线程并行 Parallelism：在不同CPU上（多核），同时执行多个线程

多线程并发 Concurrency ：在一个CPU上，做多线程之间的切换，如果CPU调度线程的时间足够快，就造成了多线程并发执行的假象

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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<font size="3" face="Courier New" color="#5f3c23"><b>JZY</b><br><br>研究生：东南大学电子学院<br>本科：南京理工大学电光学院</font>