参考:http://www.jianshu.com/p/5ae644748f21# 几个数学概念: 标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等 向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量,除此之外,张量不仅可以是三维的,还可以是四维的.五维的... 一点小注意: 1.由于torc…

『PyTorch』第二弹_张量 Tensor基础操作 简单的初始化 import torch as t Tensor基础操作 # 构建张量空间,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x -2.4365e-20 -1.4335e-03 -2.4290e+25 -1.0283e-13 -2.8296e-07 -2.0769e+22 -1.3816e-33 -6.4672e-32 1.4497e-32 1.6020e-19 6.2625e+22 4.7428e+30 4.0095e-08 1.…

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_下 在前面的例子中,基本上都是将每一层的输出直接作为下一层的输入,这种网络称为前馈传播网络(feedforward neural network).对于此类网络如果每次都写复杂的forward函数会有些麻烦,在此就有两种简化方式,ModuleList和Sequential.其中Sequential是一个特殊的module,它包含几个子Module,前向传播时…

对比TensorFlow和Pytorch的动静态图构建上的差异 静态图框架设计好了不能够修改,且定义静态图时需要使用新的特殊语法,这也意味着图设定时无法使用if.while.for-loop等结构,而是需要特殊的由框架专门设计的语法,在构建图时,我们需要考虑到所有的情况(即各个if分支图结构必须全部在图中,即使不一定会在每一次运行时使用到),使得静态图异常庞大占用过多显存. 以动态图没有这个顾虑,它兼容python的各种逻辑控制语法,最终创建的图取决于每次运行时的条件分支选择,下面我们对比一下T…

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt…

关于『HTML5』:第二弹 建议缩放90%食用 咕咕咕咕咕咕咕!!1 (蒟蒻大鸽子终于更新啦) 自开学以来,经过了「一脸蒙圈的 半期考试」.「二脸蒙圈的 体测」的双重洗礼,我终于有空肝 HTML5 辣!!1  快乐+10086  HTML5 冲鸭!!1(语无伦次!!1) (奇怪的知识又增加了呢~) HTML5系列向你空投知识,请注意接收 废话over   又要为大家带来HTML5 了呢~   注:编者用的是CSDN-Markdown编辑器(是的没换) 声明:由于 HTML5 只是在 HTML 的…

关于『Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 道家有云:一生二,二生三,三生万物 为什么我的帖子不是这样 各位打工人们! 自从我学了Markdown以来 发现 Markdown 语法真的要比 HTML4.01 方便得多啊啊啊(除了写表格以外) 按头安利 (哪天给大家展示一下我用 HTML 写的稿和 用Markdown 写的稿,区别真的很大) Markdown基础系列向你开炮,请注意接收 正文正文,我是废话,我结束了,你可以开始了   又要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ …

关于『HTML』:第二弹 建议缩放90%食用 第二弹! 它来了! 它来了! 我竟然没有拖更,对了,你们昨天用草稿纸了么 开始正文之前提一个问题:大家知道"%%%"是什么意思吗?就这个↓↓↓ 求大家答疑解惑啊,拜托了 感觉自己看不懂人话了 废话少说,开始正文   又要为大家带来(过时的)HTML了呢~   正文开始 如果第一次看建议搭配"关于『HTML』:第一弹"一起食用 一. HTML 链接 (干货开始了) HTML 链接是通过标签 <a> 来定义的 代…

MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单.注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width . MXNet的API主要分为3层,最基础的时mxnet.ndarray(NDArray API),它以近似numpy数组的形式记录了诸多基…

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…