本文转载自:https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持广播机制(Broadcast),可以广播元素间操作(elementwise operations).正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数的形状是相匹配的,如:你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加.但是,这里有一个特殊情况,那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular…

Android 广播(broadcast) 饮水思源 本文章内容学习和总结自 郭霖大神:<Android第一行代码> Overview 就像我们的学校里的喇叭一样,是用来通知的.而Android中的广播,要更加的灵活. 广播分类 无序广播:是一种完全异步的执行的广播,广播发出以后,所有的广播接收器几乎都会在同一时间接收到这条广播,没有先后的顺序,效率相对较高,并且无法截断. 有序广播: 是一种同步执行的广播,在广播发出以后,同一时刻只会有一个广播接收器能够收到这条广播消息,该广播接收器的逻辑执…

今天来看一下Android中的广播机制,我们知道广播Broadcast是Android中的四大组件之一,可见他的重要性了,当然它的用途也很大的,比如一些系统的广播:电量低.开机.锁屏等一些操作都会发送一个广播,具体的Android系统中的广播可以参见我的另外一篇博客:http://blog.csdn.net/jiangwei0910410003/article/details/17218985. 下面就来详细讲解一下广播机制: 广播被分为两种不同的类型:"普通广播(Normal broadcas…

为了了解这个原则,首先我们来看一组例子: # 数组直接对一个数进行加减乘除,产生的结果是数组中的每个元素都会加减乘除这个数. In [12]: import numpy as np In [13]: a = np.arange(1,13).reshape((4, 3)) In [14]: a * 2 Out[14]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18], [20, 22, 24]]) # 接下来我们看一下数组与数组之间的计算 In [17]…

在照着tensorflow 官方文档和极客学院中tensorflow中文文档学习tensorflow时,遇到下面的两个问题: 1)AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub' #进入一个交互式Tensorflow会话 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0,2.0]) a = tf.constant([3.0,3.…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 在word2vec的方法中,处理的是单词之间的上下文关系,但是没有考虑单词和单词所在文档之间的关系 word2vec方法的拓…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 问题:加载和使用预训练的嵌套,并使用这些单词嵌套进行情感分析,通过训练线性逻辑回归模型来预测电影的好坏 步骤如下: 必要包…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz CBOW概念图: 步骤如下: 必要包 声明模型参数 读取数据集 创建单词字典,转换句子列表为单词索引列表 生成批量数据 构建…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 理解互相关联的单词:king - man + woman = queen 如果已知man和woman语义相关联,那我们可…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“tfidf”来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:未考虑单词顺序 TF-IDF:TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency). TF表示词条在文档d中出现的频率. IDF的主要思想是:如果包…