tensorflow重置已训练的神经网络参数
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Python俄罗斯方块小游戏课设
这是一份基于 Python + pygame 的经典俄罗斯方块游戏课程设计完整资料,包含实验报告(Markdown、HTML、PDF 三种格式)、全部源码、3 张运行截图、答辩 PPT。源码按设置常量、方块定义、棋盘碰撞、最高分存档、游戏主控拆成 6 个 Python 文件,只依赖 pygame 一个第三方库,pip 装完就能玩。 游戏实现了 7 种经典方块 I/O/T/S/Z/J/L,从顶部随机生成自动匀速下落;方向键左右移动、上键旋转、下键软降、空格硬降直接落底;左右移动、旋转、下落都做碰撞检测,不穿墙不重叠;某一行填满自动消除,上方方块整体下落补位,一次消 1/2/3/4 行分别得 100/300/500/800 分再乘等级;每累计消 10 行升一级,下落间隔缩短;右侧信息栏提前显示下一块形状;游戏结束打破最高分自动写本地 JSON。 几个值得参考的实现点:画面渲染跑 60 帧,方块下落节奏单独用计时器控制,不会因为电脑快慢导致下落忽快忽慢;开始菜单、游戏中、暂停、结束四个状态用状态机切,暂停和继续同一个键切换;最高分 JSON 被删被写坏、磁盘只读都不崩,读不到当 0 分处理;每个按键都绑了真实事件,没有空实现。 适合正在做 Python 游戏开发课程设计的学生,以及想学习"pygame 事件循环 + 碰撞检测 + 游戏状态机"完整小项目的自学者。拿到手后 cd src,pip install -r requirements.txt,python main.py 即可启动,回车开始游戏,P 键暂停,方向键操作,Windows 10/11 开箱即用。
janet:“忘记门的不合理的有效性”一文中的LSTM只忘记版本的代码
珍妮特 “遗忘门一文中仅 的Python 3.5 Tensorflow 1.4 开始上手 安装Tensorflow 1.4 跑步: pip install -r requirements.txt 添加和复制实验可以通过 python main.py --data add --name my_add_exp --log_every 20 --batch_size 50 --epochs 30 python main.py --data copy --name my_copy_exp --log_every 20 --batch_size 50 --epochs 30 在Tensorboard上查看结果 Tensorboard --logdir log 使用--cell参数设置单元格的类型,默认值为janet。 例如, python main.py --data copy --n
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主要为大家详细介绍了TensorFlow如何实现反向传播,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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gru:最少的GRU实施
最小的GRU来自Karpathy的min-char-rnn。 执行python copy.py观看它在位向量复制任务上的训练。
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