使用tf.Print()打印tensor内容,这是tensorflow中调试bug的一个手段,例子如下所示: import tensorflow as tf a = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)) a = tf.Print(a, [a], "a: ",summarize=9) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess

修改Tensor特定位置的值 如 stack overflow 中提到的方案. TensorFlow不让你直接单独改指定位置的值,但是留了个歪门儿,就是tf.scatter_update这个方法,它可以批量替换张量某一维上的所有数据. def set_value(matrix, x, y, val): # 提取出要更新的行 row = tf.gather(matrix, x) # 构造这行的新数据 new_row = tf.concat([row[:y], [val], row[y+1:]],

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

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.

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

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍

一个tensorflow图由以下几部分组成: 占位符变量(Placeholder)用来改变图的输入. 模型变量(Model)将会被优化,使得模型表现得更好. 模型本质上就是一些数学函数,它根据Placeholder和模型的输入变量来计算一些输出. 一个cost函数度量用来指导变量的优化. 一个优化策略会更新模型的变量.(梯度下降优化器) 四则运算: +-*/ ** 基本运算 tf.add(x,y,name) tf.subtract(x,y,name) tf.multiply(x,y,name)

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

tf.ones_like 函数 ones_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个将所有元素都设置为1的张量. 给定一个张量(tensor),此操作返回与所有元素设置为1的张量相同的类型和形状的张量.可选地,可以为返回的张量指定一个新的类型(dtype). 例如: # 'tensor' is [[

tf.zeros_like函数 tf.zeros_like( tensor, dtype=None, name=None, optimize=True ) 定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>常量值张量 创建一个所有元素都设置为零的张量. 给定一个张量(tensor),该操作返回与所有元素设置为零的tensor具有相同类型和形状的张量.或者,您可以使用dtype指定返回张量的新类型. 例如: tensor = tf.

使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( feeds ) 和取回 ( fetches ) 将数据传入或传出任何操作 概述 TensorFlow 是一个以图 (graphs) 来表示计算的编程系统 , 图中的节点被称之为 op(op-erati

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,

tf.reshape(tensor,shape,name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape形式,其中的shape为一个列表形式,特殊的是列表可以实现逆序的遍历,即list(-1):-1所代表的含义是我们不用亲自去指定这一维的大小,函数会自动进行计算,但是列表中只能存在一个-1.(如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程) >>>import numpy as np >>>a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >&

# -*- 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

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

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的

tensorboard是TF提供的一个可视化的工具 1.tensorboard可视化的数据来源? 将tensorflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化展示. 1.1 tensorflow怎样输出日志文件呢? tf.summary.FileWriter The FileWriter class provides a mechanism to create an event file in a given directory and add summaries and events to i

  说一下我理解的tf.pad(),先来看一下定义: def pad(tensor, paddings, mode="CONSTANT", name=None, constant_values=0): 什么意思呢?目的就是对输入tensor进行扩展,那么扩展的宽度就由paddings来控制了:至于mode和constant_values则表示对tensor扩展时填充的方式. 一维tensor扩展: import tensorflow as tf tensor = tf.constant

目录 Tensor数据类型 属性 数据类型判断 数据类型转换  tensor转numpy Tensor数据类型 list: [1,1.2,'hello'] ,存储图片占用内存非常大 np.array,存成一个静态数组,但是numpy在深度学习之前就出现了,所以不适合深度学习 tf.Tensor,为了弥补numpy的缺点,更多的是为了深度学习而生 tensor: scalar:标量,1.1 vector:向量,[1.1],[1.1,2.2,...] matrix: 矩阵,[[1.1,2.2],[3