def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 1. strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量,其规定前后必须为1,所以我们可以改的是中间两个数,中间两个数分别代表了水平滑动和垂直滑动步长值. 在卷积核移动逐渐扫描整体图时候,因为步长的设置问题,可能导致剩下未扫描的空间不足以提供给卷积核的,大小扫描 比如有图大小为5*5,卷积核为2*2,步长为2,卷积核扫描了两次后,

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数

[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

# 主要是两个方法: # 1.数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() import tensorflow as tf import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print (a) b=tf.constant(a) with tf.Session() as sess: print (b) f

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

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

1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量 3.将numpy转换为Variable sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img)) 4.将Variable张量转化为numpy sub_np2 = sub_va.data.num

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor

一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值

Credits: aijs.rocks 虽然python或r编程语言有一个相对容易的学习曲线,但是Web开发人员更喜欢在他们舒适的javascript区域内做事情.目前来看,node.js已经开始向每个领域应用javascript,在这一大趋势下我们需要理解并使用JS进行机器学习.由于可用的软件包数量众多,python变得流行起来,但是JS社区也紧随其后.这篇文章会帮助初学者学习如何构建一个简单的分类器. 扩展:2019年11个javascript机器学习库很棒的机器学习库,可以在你的下一个应用

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +

『教程』Batch Normalization 层介绍 基础知识 下面有莫凡的对于批处理的解释: fc_mean,fc_var = tf.nn.moments( Wx_plus_b, axes=[0], # 想要 normalize 的维度, [0] 代表 batch 维度 # 如果是图像数据, 可以传入 [0, 1, 2], 相当于求[batch, height, width] 的均值/方差, 注意不要加入 channel 维度 ) scale = tf.Variable(tf.ones([o

caffe用起来太笨重了,最近转到pytorch,用起来实在不要太方便,上手也非常快,这里贴一下pytorch官网上的两个小例程,掌握一下它的用法: 例程一:利用nn  这个module构建网络,实现一个图像分类的小功能: 链接:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html # -*- coding:utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variab

作者:十岁的小男孩 凡心所向,素履可往 目录 监督学习—混淆矩阵 是什么?有什么用?怎么用? 非监督学习—匹配矩阵 混淆矩阵 矩阵每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别.这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class). 假设有一个用来对猫(cats).狗(dogs).兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结.假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗, 13只兔子.结果的混淆矩阵如上

学习目录 1.tensorflow相关函数理解 (1)tf.nn.conv2d (2)tf.nn.relu (3)tf.nn.max_pool (4)tf.nn.dropout (5)tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (6)tf.nn.truncated_normal (7)tf.nn.constant (8)tf.nn.placeholder (9)tf.nn.reduce_mean (10)tf.nn.squared_difference (1)

Pytorch 1.0.0 学习笔记: Pytorch 的学习可以参考:Welcome to PyTorch Tutorials Pytorch 是什么? 快速上手 Pytorch! Tensors(张量) from __future__ import print_function import torch 创建一个没有初始化的 \(5\times 3\) 矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x) tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.

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

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 操作组 操作 Building Graphs Core graph data structures,Tensor types,Utility functions Inputs and Readers Placeho

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数