1.np.prod()函数用来计算所有元素的乘积,对于有多个维度的数组可以指定轴,如axis=1指定计算每一行的乘积. 2.np.lib.pad()函数用来把原来的list在原来的维度上进行扩展 例1:(5,3)表示在左边填充5个4,在右边填充3个6 例2: (3,2)表示在上面填充3行,下面填充2行; (2,3)表示在垂直方向上,左边加2列,右边加3列,默认的数值用常数1来填充 例3: 使用的是最大值模式的填充

研究相关的图片分类,偶然看到bvlc模型,但是没有tensorflow版本的,所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图: 下面贴出通用模板: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize class BVLG: def __init__(self, imgs, weights

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our

零.说明: 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 注.CNN的这份代码非常慢,基本上没有实际使用的可能,所以我只是发出来,代表我还是实践过而已 一.引入: CNN这个模型实在是有些年份了,最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了,把imagenet测试的准确度提高了非常多,一个是Alex的工作,然后最近好像Zeiler又有突破性的成果,可惜这些我都没看过,主要是imagenet的数据太大了,我根本没有可能跑得动,所以学习的积极性有些打折扣.不说那么多,还是先实现一个最基础的CNN再说吧

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R

使用了两个卷积层.一个全连接层和一个softmax分类器. 在测试数据集上正确率可以达到99.22%. 代码参考了neural-networks-and-deep-learning #coding:utf8 import cPickle import numpy as np import theano import theano.tensor as T from theano.tensor.nnet import conv from theano.tensor.nnet import softm

Why Python is Slow: Looking Under the Hood https://jakevdp.github.io/blog/2014/05/09/why-python-is-slow/ MAY 09, 2014 We've all heard it before: Python is slow. When I teach courses on Python for scientific computing, I make this point very early in

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib 一 Anaconda 1 下载 官网:https://www.anaconda.com/distribution/ 2 安装 https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209 3 基本使用 http://python.jobbole.com/86236/ 4 库更新及jupyte

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

通用函数: np.add  加 np.subtract  减 np.multiply  乘 np.divide  除 np.floor_divide  地板乘除法,取商 np.power  指数运算    np.power(3,x)  3^x np.exp   e^x np.exp2  2^x np.mod  取余 np.absolute  取绝对值,缩写np.abs np.sin,cos,tan,arctan,arcos,arcsin np.log   ln(x) np.log2  log2(

<python数据科学>笔记  在线版地址:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 1.常用np简写 import numpy as np 2.nbarray NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. 数组形状(shape):表示各维度大小: size:数组元素的总个数: dtype:说明数据类型的对象: ndim:维度 2.1  创建

目录 VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 分析模型文件 mean值查看 Weight和Bias查看 读取代码 读取模型 训练代码 参考资料 VGG-19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG-19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 这里是重难点,VGG-19模型存储的方式有点复杂 可以通过作者文档说明去查看 可以通过在线调试查看结构,对比模型得出结论 imagenet-vgg-

数据分析三剑客: Numpy, Pandas, Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy as np arr_1 = np.array([1,2,3,4,5]) arr_1 二维数组创建 np.array([[1,2.2,3],[4,5,6]]) 注意: numpy默认ndarray

  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一

4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

from __future__ import division, absolute_import, print_function import io import sys import os import re import itertools import warnings import weakref from operator import itemgetter, index as opindex import numpy as np from . import format from .

ndarray的基本操作 1.索引 基本索引:一维与list完全一致 多维同理 例如: import numpy ndarr1 = numpy.random.randint(0,10.size=5) ndarr1[0] # 取数组中的第一个值, 以此类推 ndarr1[1] ndarr1[-1] 高级索引:整数数组形式的索引 例如: nd = np.random.randint(0,10,size=(5,6)) ndarray([[0, 4, 7, 5, 9, 7], [5, 3, 2, 9,

实验需要提取数据的空间信息,所以要对光谱进行降维,使用主成分分析算法,样例代码备份如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 18 10:35:43 2019 @author: admin """ import numpy as np from scipy.io import loadmat #import spectral from sklearn.decomposition import