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

问题描述 设 \({X_{m \times k}} = \left[ {\vec x_1^T;\vec x_2^T; \cdots ;\vec x_m^T} \right]\) (; 表示纵向连接) 和 \({Y_{n \times k}} = \left[ {\vec y_1^T;\vec y_2^T; \cdots ;\vec y_n^T} \right]\), 计算矩阵 \({X_{m \times k}}\) 中每一个行向量和矩阵 \({Y_{n \times k}}\) 中每一个行向量

word2vec(word to vector)是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相 似度.word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋(bag-of-words)和skip-gram架构实现. 来自维基百科对余弦距离的定义: 通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性.0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1.从 而两个 向量之间的角度的余弦值

Python下将数组/矩阵转换成Image类 原创 2017年04月21日 19:21:27 标签: python / 图像处理 3596 先说明一下为什么要将数组转换成Image类.我处理的图像是FITS (Flexible Image Transport System)文件,是一种灰度图像文件,也就是单通道图像.FITS图像的特点是灰度值取值为0~65535,这类图像在python下读成数组首先是不能直接转换成位图,也就不能用OpenCV.Image等方法了.如果是普通的jpg图像,用自带的

MATLAB部分: xmap = repmat( linspace( -regionW/2, regionW/2, regionW), regionH, 1 );%linspace [x1,x2,N] 等差数列 ymap = repmat( linspace( -regionH/2, regionH/2, regionH)', 1, regionW); %转置 %compute the angle of the vector p1-->p2 vecp1p2 = labelData(2,:) -

一.基础数据类型 1.(基础)固定大小矩阵类 matx 说明: ①    基础矩阵是我个人增加的描述,相对于Mat矩阵类(存储图像信息的大矩阵)而言. ②    固定大小矩阵类必须在编译期间就知晓其维度(矩阵大小)和类型(矩阵元素类型),用于某些特定的矩阵运算.数据存储也在栈上. ③    机器视觉领域,通常这些矩阵一般是2x2或3x3维度,较少有4x4维矩阵用于大量的转换工作.故Matx.hpp头文件被专门设计来容纳这类操作. ④    实际运用中单纯的运算matx矩阵操作是不执行的,通常都是

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建

# coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 data =

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生

矩阵中每一行是一个样本,计算两个矩阵样本之间的距离,即成对距离(pair-wise distances),可以采用 sklearn 或 scipy 中的函数,方便计算. sklearn: sklearn.metrics.pairwise_distances scipy: scipy.spatial.distance_matrix(用于 p-norm) 或 scipy.spatial.distance.cdist(所有常用距离 metrics) 比较三者的运行时间:(都计算欧式距离) import

import tensorflow as tf x=tf.constant([[1,2],[3,4]]) y=tf.constant([[1],[1]])#列向量 z=tf.constant([1,1])#行向量 u=x+y v=x+z print(u) print(v) tensorflow中矩阵可以和矢量相加, 输出结果:

较为简单的栈题 思路比较好 一次ac 1.char word :word=A:直接  a[word]=xxxx,不用 a[‘word’]=xxxx #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct aaa { int x; int y; }a[]; int main() { stack<aaa>k; int n; cin>>n;getchar(); ;i<=n;i++) { char word;cin>&

转自 :  http://blog.csdn.net/u011253874/article/details/43115447 <span style="font-size:14px;">#R语言备忘录三# #数组array和矩阵matrix.列表list.数据框dataframe #数组 #数组的重要属性就是dim,维数 #得到4*5的矩阵 z <- 1:12 dim(z) <- c(3,4) z #构建数组 x <- array(1:20, dim = 

提纲 numpy: #genformtxt import numpy as np #genformtxtdata=np.genfromtxt("genfromtxtdata") #print(help(numpy.genfromtxt)) #matrix-list of list matrix=np.array([[12,12],[12,12],[1,13]]) print(matrix) #强制转换成一致数据类型 dataa=np.array([1,2,4.0,1]) #切片 #判断

在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

主要内容: 1.CNN之VGG-net的测试 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 牛津大学计算机视觉组(Visual G

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以看:

主要内容: 1.基于CNN的mnist手写数字识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集