[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

numpy与tensor数据相互转化: *Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换: data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) *Tensor2Numpy 网络输出的结果仍为Tensor,当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误.解决方法: with tf.Session() as sess: data_num…

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP…

一.Js简介和入门 继续跟进JS开发的相关教程. <!-- [使用JS的三种方式] 1.HTML标签中内嵌JS(不提倡使用): 示例:<button onclick="javascript:alert('你真点啊!')">有本事点我呀!!!</button> 2.HTML页面中直接使用JS: <script type="text/javascript"> //JS代码 </script> 3.引用外部JS文件:…

一.python输入输出 1.输出 python一次可以打印多个变量,只要用一个逗号将每个变量隔开就可以了.比如: A = 123B = "ABC"C = 456D = "DEF"print(A,B,C,D)有些python内部系统的值我们也是可以打印出来的.比如: import sysprint(sys.copyright)print(sys.platform)print(sys.version)2.获取用户的输入: 我们可以使用input函数来完成从控制台的输入…

[开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作,如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时,就会用到axis参数. 一般的教程都是针对二维矩阵操作axis,当axis为0时,计算方向时列,当axis为1时计算方向为行. 但是这样的描述并不能让我们真正理解axis的含义.下面我一个三维Array,来带领大家深入理解axis 2.实战讲解 >>> import numpy as np >>> arrays…

转载自:(pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277] 在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用.下面通过代码看一下区别: import numpy as np import torch a=np.arange(…

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf…

[开发技巧]·Numpy广播机制的深入理解与应用 1.问题描述 我们在使用Numpy进行数据的处理时,经常会用到广播机制来简化操作,例如在所有元素都加上一个数,或者在某些纬度上作相同的操作.广播机制很方便,但是概念却也有些复杂,可能会让一些初学者感到困惑,在使用过程中,产生一些错误. 本文以实战演练的方式来讲解广播机制的概念与应用,不仅仅适用于Numpy,在TensorFlow,PyTorch,MxNet的广播机制中同样适用. 2.原理讲解 广播机制遵循一下准则: 1.首先以最长纬度为准拓展为相…

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  …