关于tensorflow里多维数组(主要是四维)的组织形式之前一直没弄懂,最近遇到相关问题,算是搞清楚了一些东西,特别记下来,免得自己又遗忘了. 三维形式能很简单的脑补出来三维的形状,不再赘述. 之前一直纠结四维的时候数据是怎样填充的.特别是遇到深度学习的时候输入都是[batch,height,width,channel],这种四维的张量的时候,是怎样个数据的形状. 先看代码: prediction2 = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,14,14,15,1,

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态

中译名:张量 定义: from wiki: In mathematics, tensors are geometric objects that describe linear relations between geometric vectors, scalars, and other tensors. tensors 是一类几何模型,它描述了向量.标量以及其他tensor之间的线性关系. 这个定义并不是很清晰,个人理解是: 当我们需要在维度层面上去理解数据时,那么张量就是这些具有各种不同维度

目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明一个Tensor,并打印它,例如: import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received

遇到这种情况可能是你的程序中有和你定义的tensor 变量重名的其他变量名字,jishi在for循环中使用了这个名字的作为临时变量也不行.tenor 变量很娇气.坑了我一晚上的时间. 比如:x = tf.placeholder(tf.float32,[None,512]) 那么在程序中就不能使用x作为其他变量名,jishi临时的也不行.(我就在for循环中使用了x所以...........) 坑! 这输入法也是坑,打汉字的时候根本不显示,我这都是盲打的,上面几个拼音是我实在是不知道怎么打出来.

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

目录 什么是tensor tensor继承体系 与Eigen3库的关系 什么是tensor_reference tensor_shape tensor_slice 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是tensor TF全称叫做TensorFlow,可见tensor的重要性.它本质上是一个对高维数据的封装,提供了丰富的API.在线性代数中,我们常用向量.矩阵来表示数据,而在深度学习应用中,有对更高维数据的需求.比如在对图像进行处理时,彩色图像本身就带有三维的信息(长.宽.颜色通道)

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

一.TensorFlow简介 1.TensorFlow定义: tensor  :张量,N维数组 Flow   :  流,基于数据流图的计算 TensorFlow : 张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,是将复杂的数据结     构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理的过程. 2. 工作模式:     图graphs表示计算任务,图中的节点称之为op(operation) ,一个 op可以获得0个      或多个张量(tensor),通过创建会话(session)对象来执行计算,产生0个或

版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖.如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/10741013.html 作者:窗户 QQ/微信:6679072 E-mail:6679072@qq.com tensorflow是一个很流行的计算框架,目前主要用来做深度学习.但实际上,tensorflow不仅仅可以做深度学习,理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述,就在于它做了计算流图这样的抽象,而tensorflow这

目录 准备知识 Tensorflow运算API 梯度下降API 简单的线性回归的实现 建立事件文件 变量作用域 增加变量显示 模型的保存与加载 自定义命令行参数 准备知识 Tensorflow运算API 矩阵运算:tf.matmul(x, w) 平方:tf.square(error) 均值:tf.reduce_mean(error) 梯度下降API tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate):梯度下降优化 learning_rate:学习率

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深

In this chapter, we'll cover the following recipes: Implementing Operational Gates Working with Gates and Activation Functions Implementing an One-Hidden-Layer Neural Network Implementing Different Layers Using Multilayer Networks Improving Predictio

最近在用到数据筛选,观看代码中有tf.where()的用法,不是很常用,也不是很好理解.在这里记录一下 tf.where( condition, x=None, y=None, name=None ) Return the elements, either from x or y, depending on the condition. 理解:where嘛,就是要根据条件找到你要的东西. condition:条件,是一个boolean x:数据 y:同x维度的数据. 返回,返回符合条件的数据.当

本篇博客介绍最经典的手写数字识别Mnist在tf上的应用. Mnist有两种模型,一种是将其数据集看作是没有关系的像素值点,用softmax回归来做.另一种就是利用卷积神经网络,考虑局部图片像素的相关性,显然第二种方法明显优于第一种方法,下面主要介绍这两种方法. softmax回归  mnist.py import tensorflow as tf import input_data #read the mnist data mnist = input_data.read_data_sets("

解体心得: 1.关于定义四维数组的问题,在起初使用时,总是在运行时出错,找了很多方法,最后全部将BFS()部分函数写在主函数中,将四维数组定义在主函数中才解决了问题.运行成功后再次将四维数组定义为全局变量,BFS()函数独立出来没发生运行错误.很纠结,找了三天的BUG! 2.关于一个数的逐位变换,BFS()中有三个主要变换+1循环,-1循环,邻位交换循环.思路清晰,简单. 3.注意step+1的位置与Next = now 的位置的关系! 题目: Now an emergent task for

MNIST的代码还是有点复杂,一大半内容全在搞数据,看了半天全是一滩烂泥.最关键的是最后输出就是一个accuracy,我根本就不关心你准确率是0.98还是0.99好吗?我就想看到我手写一个5,你程序给我输出一个5,就这么简单. 粗略看了文档和网上找了些资料,感觉上吧,倒是有点像Verilog.描述图结构的时候每句话定义一个tensor,它的值由tensorflow下的某一个函数以之前定义过的tensor作为参数运算得到的结果. 参考了一下别人的代码,自己写了一个比较直观,能马上看到结果的图,功能

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一.经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议. TensorFlow 1.0及Dev Summit(2017)回顾 和以往版本相比,TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面: 速度更快:TensorFlow 1.0版本采用

模型的保存 tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) •var_list:指定将要保存和还原的变量.它可以作为一个 dict或一个列表传递. •max_to_keep:指示要保留的最近检查点文件的最大数量. 创建新文件时,会删除较旧的文件.如果无或0,则保留所有 检查点文件.默认为5(即保留最新的5个检查点文件.) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "") 模型的恢复 恢复模型的方法是res