用于一个回归任务或者正则问题 # l2损失,output= sum(x ** 2)/2 inputdata = tf.Variable(np.random.rand(2,3), dtype=np.float32) loss = tf.nn.l2_loss(inputdata) # 标量 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print (sess.run(inputdata)) print (

​  前言  ​​​​​​​本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea,它不需要运行代码,即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误.文末附使用方法. 本文转载自机器之心 编辑:CV技术指南 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一.由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多. 由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的,因此可以帮

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以

张量的概念 TensorFlow中的Tensor就是张量,张量是数学对象,是对标量.向量.矩阵的泛化.我们可以直接理解成张量就是列表,就是多维数组. 张量的维数用阶来表示: 0阶张量 标量 单个值 例:a = 11阶张量 向量 1维数组 例:a = [1,2,3]2阶张量 矩阵 2维数组 例:a = [[1,2,3],[4,5,6]]n阶张量 张量 n维数组 例:a = [[[[[...n个括号...]]]]] 判断张量有几阶  就看等号右边的方括号有几个  0个就是0阶 2个就是2阶. 多维张

一.随机数 tf.random(num) 随机产生返回0----num-1的数 二.图变量 tf.Variable.init(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None) initial_value:变量初始值 collections:变量的类型 validate_shape:维度检查 name:变量名称 三.正太分布 tf.random.normal(shape,mean,std

张量 Tensors 1.torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True. 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: torch.is_tensor(torch.rand(2,3)) True 2. torch.is_storage torch.is_storage(obj) 用法:判断是否为pytorch Storage,如何是,则返回True 参数:input (Object) – 判

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重.这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题. 所以"欠拟合"和"过拟合"是机器学习过程中重要的调优指标之一. 如图所示: 以篇(2)中房价的程序为例,上图中间的那幅图,是比较满意的一种结果.对于我们给出的所有样本,模型的预测结果同实际房价比较贴切的"拟合". 左图则是"欠拟合",有些样本和房价能对应的比较好,有些预测出来

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习

MNIST机器学习入门 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输

常量.变量.占位符.会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西,tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型. 常量tf.constant() tensorflow中定义的变量.常量都是tensor(张量)类型常用是在运行过程中不会改变的量,如作线性回归Y = w*X + b ,知道一系列(X, Y) ,通过梯度下降找w和b,X和Y的值在程序运行时就不会去改变,只不断改变w和b去减小与真实值的误差,所以常量常用来表示输入输出. 声明一个标量常量: t_1 = t

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库,其 Getting Started 列出了各资料入口,如下: 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本,将一步步介绍从安装,直到加速推理自己的 ONNX 模型. 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载,需注册登录. 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz,可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本.也可以准备 NVIDIA Do

在器件的生产过程中,芯片焊接是封装过程中的重点控制工序.此工艺的目的是将芯片通过融化的合金焊料粘结在引线框架上,使芯片的集电极与引线框架的散热片形成良好的欧姆接触和散热通路.由于固体表面的复杂性和粘结剂的不同特性,目前存在的吸附理论.静电理论.扩散理论.机械理论.化学键理论和配位键理论,都不能单一地解释各种表面与粘接剂的粘接机理.任何一个固体表面都会吸附气体.油污.尘埃等污物,还会与空气中的氧起作用形成氧化膜使表面不清洁. 由于加工精度的影响,固体表面存在微观和宏观的表面几何形状误差,粘接界面只

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob