具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码

大家知道在linux服务器大并发调优时,往往需要预先调优linux参数,其中修改linux最大文件句柄数是最常修改的参数之一. 在linux中执行ulimit -a 即可查询linux相关的参数,如下所示: [root@mongodb11 ~]# ulimit -acore file size          (blocks, -c) 0data seg size           (kbytes, -d) unlimitedscheduling priority             (

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

修改sphinx最大输出记录数 归纳如下: Sphinx的查询默认最大记录数是:1000,而我们想更改这个数值.就需要更改三个地方. 1是更改sphinx.conf配置文件的:max_matches = 10000 #后面数字就是你想查询的最大记录数.建议在1000~10000之内. 2是在api调用时,$cl->SetLimits($pageStart, $pageSize, $max_limits);用SetLimits的第三个参数更改为你想要的显示最大记录数. 3 修改sphinxclie

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认

linux服务器大并发调优时,往往需要预先调优linux参数,其中修改linux最大文件句柄数是最常修改的参数之一. 在linux中执行ulimit -a 即可查询linux相关的参数,如下所示: [root@mongodb11 ~]# ulimit -acore file size          (blocks, -c) 0data seg size           (kbytes, -d) unlimitedscheduling priority             (-e) 0

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗

[模板]分块/带修改莫队(数颜色) 思路: 带修改莫队: (伏地膜xxy): 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 1000005 #define maxnum 1000005 int bel[maxn],blo; struct QueryType { int l,r,k,id; bool operator<(const QueryType pos)const { if(bel[l]==bel[pos

AIX下修改用户最大进程数 原文:http://blog.csdn.net/feichideche/article/details/39498555 使用AIX时候,切换用户,发现进程一直挂起,查看用户进程数:ps -fu user|wc -l,发现用户进程数为:128. 使用lsattr(显示系统属性)查看用户最大进程数:# lsattr -E -l sys0 | grep maxuproc,发现用户最大进程数为:128. 切换到root用户下,修改系统属性:# chdev -l sys0 -

莫队--------一个优雅的暴力 莫队是一个可以在O(n√n)内求出绝大部分无修改的离线的区间问题的答案(只要问题满足转移是O(1)的)即你已知区间[l,r]的解,能在O(1)的时间内求出[l-1,r][l+1,r][l,r-1][l,r+1]的解.否则时间复杂度为O(kn√n)(k为转移的时间) 以下默认转移是O(1)的 显然,我们如果得知[l,r]的解,我们便可以在O(|l2-l|+|r2-r|)的时间内求出[l2,r2]的解 那么,对于q个询问(假设q与n同数量级),我们如果能找到一个合

FROM: http://www.2cto.com/os/201303/192380.html CentOS修改用户最大进程数   一般在/etc/security/limits.conf 中修改最大打开文件数和进程数,如: * soft noproc 102400 * hard noproc 102400 * soft nofile 102400 * hard nofile 102400   www.2cto.com   但是在centos 6.3下,方法不一样了 首先在/etc/securi

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

Tensor多维数组和axis的理解 今天在编写程序的时候一直对于axis=0或等于1搞不明白,这样对于整个numpy或者是tensorflow的基本运算和数据处理都会很模糊,所以花了一些时间来搞清楚这个问题.在这里将其记录下来. 多维数组 从初中到现在一直在学习数学的过程也是一个一直在学习坐标轴扩展的过程,最开始的数轴,之后到笛卡尔直角坐标系,再到后来的空间坐标系,学习的东西也从一维到二维再至三维,进入大学后学习了矩阵,进入研究生后又学到了张量,但是因为时间有限并没有深入研究过,所以在这里只做