吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:数据统计
import tensorflow as tf a = tf.ones([2, 2])
a
tf.norm(a)
tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))
a = tf.ones([4, 28, 28, 3])
a.shape
tf.norm(a)
tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))
b = tf.ones([2, 2])
tf.norm(b)
tf.norm(b, ord=2, axis=1)
tf.norm(b, ord=1)
# 列为整体
tf.norm(b, ord=1, axis=0)
# 行为整体
tf.norm(b, ord=1, axis=1)
reduce,操作可能会有减维的功能,如[2,2],对行求max,会变成[2]
a = tf.random.normal([4, 10])
tf.reduce_min(a), tf.reduce_max(a), tf.reduce_mean(a)
# 对某一行求max
tf.reduce_min(a, axis=1), tf.reduce_max(a, axis=1), tf.reduce_mean(a, axis=1)
a.shape
tf.argmax(a).shape
# 返回index
tf.argmax(a)
# 对第1维作用
tf.argmin(a).shape
# 对第2维作用
tf.argmin(a, axis=1).shape
a = tf.constant([1, 2, 3, 2, 5])
b = tf.range(5)
tf.equal(a, b)
res = tf.equal(a, b)
# 对True和False转换为1和0
tf.reduce_sum(tf.cast(res, dtype=tf.int32))
a = tf.random.normal([2, 3])
a
pred = tf.cast(tf.argmax(a, axis=1), dtype=tf.int32)
pred.shape
y = tf.constant([2, 1])
y
tf.equal(y, pred)
correct = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(y, pred), dtype=tf.int32))
correct
correct / 2
用于去重
a = tf.range(5)
a
# 返回索引
tf.unique(a)
a = tf.constant([4, 2, 2, 4, 3])
a
res = tf.unique(a)
吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:数据统计的更多相关文章
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:数据加载
import tensorflow as tf from tensorflow import keras # train: 60k | test: 10k (x, y), (x_test, y_tes ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:手写数字问题实战
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import Sequential,datasets, layers, ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:维度变换
图片视图 [b, 28, 28] # 保存b张图片,28行,28列(保存数据一般行优先),图片的数据没有被破坏 [b, 28*28] # 保存b张图片,不考虑图片的行和列,只保存图片的数据,不关注图片 ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:Tensor数据类型
list: [1,1.2,'hello'] ,存储图片占用内存非常大 np.array,存成一个静态数组,但是numpy在深度学习之前就出现了,所以不适合深度学习 tf.Tensor,为了弥补nump ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:函数优化实战
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himme ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:反向传播算法
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:链式法则
import tensorflow as tf x = tf.constant(1.) w1 = tf.constant(2.) b1 = tf.constant(1.) w2 = tf.consta ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:多输出感知机及其梯度
import tensorflow as tf x = tf.random.normal([2, 4]) w = tf.random.normal([4, 3]) b = tf.zeros([3]) ...
- 吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:单输出感知机及其梯度
import tensorflow as tf x = tf.random.normal([1, 3]) w = tf.ones([3, 1]) b = tf.ones([1]) y = tf.con ...
随机推荐
- Linux 补丁 的简单使用: 制作补丁,打补丁,撤销补丁
背景: 补丁的使用对于嵌入式开发人员来说,在维护或者开发中都比较方便. 制作补丁: diff - 逐行比较文件. 格式: diff 参数 旧文件/旧文件夹 新文件/新文件夹 (注意顺序 新旧文件夹 ...
- MQTT 协议学习:003-MQTT通信流程介绍
背景 有关博文:通信报文的构成 . 上一讲说到可变头与消息体要结合不同的报文类型才能够进行分析(实际上,官方的文档的介绍顺序就是这样的) 那么,我们就来具体看看有关的报文类型. 在此之前 我们捋一捋完 ...
- HiBench成长笔记——(2) CentOS部署安装HiBench
安装Scala 使用spark-shell命令进入shell模式,查看spark版本和Scala版本: 下载Scala2.10.5 wget https://downloads.lightbend.c ...
- 搭建python的开发环境(采用eclipse的开发工具)在线和离线安装pyDev
一.首先下载python的开发环境并安装 在这里下载python3.7.2,然后安装在一个指定文件夹,随后,将安装路径配置到环境变量中 验证是否成功 OK! 二.在线安装pyDev工具 三.导入开发环 ...
- SDOI 种田记
day3: 今天早上来重新看了一下,IQ--,智障的感觉2333.弱势围观了一发众神奔,发现好多人都A了第三题,然而回想起自己考试的时候傻傻的码第二题的错误代码,真的是感觉mdzz. 不想吐槽了,记得 ...
- 数据库-----catalog与schema简介
在SQL环境下Catalog和Schema都属于抽象概念,主要用来解决命名冲突问题 一个数据库系统包含多个Catalog,每个Catalog包含多个Schema,每个Schema包含多个数据库对象(表 ...
- C#实体类生成工具(onlymodel)
最近刚从常用数据库Mysql转到SqlServer,深陷于没有实体生成工具的痛苦,尝试过动软,但生成的字段类型和数据库的有些不对应.以及网上的一些实体生成工具,但要么操作太过繁琐,要么效果不如人意,所 ...
- 使用delphi TThread类创建线程备忘录
备忘,不常用经常忘了细节 TMyThread = class(TThread) private { Private declarations } protected procedure Execute ...
- node - 获取 token
String(req.headers.authorization || '').split(' ').pop()
- 福州大学2020年春软工实践W班第二次作业
作业描述 这个作业属于哪个课程 福州大学2020年春软工实践W班 这个作业要求在哪里 寒假作业(2/2) 这个作业的目标 开发一个疫情统计程序 作业正文 福州大学2020年春软工实践W班第二次作业 其 ...