之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况. Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:https://stackoverfl

问题的出现 Question 这个问题是我基于TensorFlow使用CNN训练MNIST数据集的时候遇到的.关键的相关代码是以下这部分: cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) 学习速率是\((1e-4)\)的时候是没有问题,但是当我把学习速率调到\(0.01/0.5\)的时候,很快就会报错. tenso

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否

tensorflow as tf tf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式. 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1.(当然如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程了) # tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

Spationtemporal Saliency Detection Using Textural Contrast and Its Applications Last Edit 2013/12/3 一点题外话:      最近才把研究方向定下来了,视频显著性.导师给了30篇相关文献,让我仔细研读,了解paper的思路.为了督促自己,要求自己将读过的文献都做一点相关的总结.因为CSDN博客不能设立私密空间,若有网友看到我写的东西,希望指正,毕竟我还是一个初学者,对于这个研究方向还是太熟悉,写这个

建立神经网络模型,下面要建立的模型如下: (上图来源:训练网络时,打开tensorboard即可观察网络结构,在下一节模型训练的时候会讲到) 下面为具体步骤: Step 0:导入相关库 import tensorflow as tf Step 1:定义网络结构 def inference(images, batch_size, n_classes): '''Build the model Args: images: image batch, 4D tensor, tf.float32, [bat

函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)   Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py.   将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即 ref = value:   这使得需要使用复位值的连续操作变简单   Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py. Arg

一个详细介绍 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来, x = tf.Variable(0.0) #返回一个op,表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容(在这里就是 y = x)前 #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1) with tf.control_dependencies([x_plus_

1.字符串操作方法                 1.charAt               *     作用              *         通过索引找字符              *     语法              *         字符串.charAt(index)              *     参数              *         索引值              *         取值范围:0-(length-1)         

卷积神经网络模型的历史演化: 0. 核心思想 two main ideas: use only local features 在不同位置上使用同样的特征: 池化层的涵义在于,更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域: 1. feature map 依然是 feature map(特征映射),再次可见,深度神经网络其实就是一种 feature learning 框架. 如何获取一幅图像(输入图像)的特征映射(将原始图像映射到其特征空间中): 用一个线性滤波器(linear filter)对输入图像进

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html Containers Module CLASS torch.nn.Module 所有神经网络模块的基类 你定义的模型必须是该类的子类,即继承与该类 模块也能包含其他模块,允许它们在树状结构中筑巢.您可以将子模块指定为常规属性: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(se

本章概要 1.去重 2.缺失值处理 3.清洗字符型数据的空格 4.字段抽取 去重 把数据结构中,行相同的数据只保留一行 函数语法: drop_duplicates() #导入pandas包中的read_csv函数 from pandas import read_csv df=read_csv('路径') #找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated() #也可根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('age') dIndex=df.duplicate

NaN 即Not a Number , 不是一个数字, 那么NaN到底是什么呢? 话说在JavaScript中,有6大数据类型,分别包括string,number,boolean,undefined,null 和 object, 而对于JS来说,整数和浮点数都统称为number 类型,除此之外,number 类型还有一个很特殊的值,即NaN, 它是用来表示是否属于number 类型的一种状态: 是或否.而不是一个确切的值. 那么,NaN值一般会在什么情况下出现呢?一般有两种情况: (1) 一个表

这篇文章并不在我的 underscore 源码解读计划中,直到 @pod4g 同学回复了我的 issue(详见 https://github.com/hanzichi/underscore-analysis/issues/2#issuecomment-227361035).其实之前也有同学提出 isNaN 有 native 的 function,正好借此文辨析下几个常见的概念.方法,她们是 NaN,Number.NaN,isNaN,Number.isNaN,以及 underscore 中的 _.

最近在开发跨平台的应用,在做秒杀功能时,倒计时出现了问题.默认在Chrome浏览器中运行,倒计时没出现问题.而在IE浏览器,火狐浏览器,safari浏览器上运行时,则显示NaN天NaN时NaN分(或显示天时分).上网查了好多日期转换的函数都没有解决问题.在浏览器断点调试下发现curTime,endTime,dDate的值显示为NaN.大体查了一下NaN.NaN 相关链接 http://www.w3school.com.cn/jsref/jsref_nan_number.aspNaN 属性是代表非

NaN:保留字(表明数据类型不是数字) undefined:对象属性或方法不存在,或声明了变量但从未赋值.即当你使用了对象未定的属性或者未定义的方法时或当你声明一个变量,但你确从未对其进行赋值,便对其进行操作(当然赋值除外),会有"undefined"提示null 值指出一个变量中没有包含有效的数据. 产生 null 的原因是:对一个变量显式地赋值为 null. 包含 null 的表达式之间的任何操作. Boolean 表达式一个值为 true 或者 false 的表达式.如果需要,非

Java关键字及其作用 一. 关键字总览 访问控制 private protected public             类,方法和变量修饰符 abstract class extends final implements interface native new static strictfp synchronized transient volatile           程序控制 break continue return do while if else for instanceo

1.类型分析: js中的数据类型有undefined,boolean,number,string,object等5种,前4种为原始类型,第5种为引用类型. 代码 var a1; var a2 = true; var a3 = 1; var a4 = "Hello"; var a5 = new Object(); var a6 = null; var a7 = NaN; var a8 = undefined; alert(typeof a);   //显示"undefined&

暗恋之纯粹,在于不求结果,完全把自己锁闭在一个单向的关系里面. --梁文道<暗恋到偷窥> 本文为读 lodash 源码的第五篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 本篇分析的是 eq 函数. 作用与用法 eq 函数用来比较两个值是否相等.遵循的是 SameValueZero 规范. var obj1 = {test: 1} var obj2 = {test: 1} var ob

Java关键字及其作用 一. 总览: 访问控制 private protected public 类,方法和变量修饰符 abstract class extends final implements interface native new static strictfp synchronized transient volatile 程序控制 break continue return do while if else for instanceof switch case default 异常

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进