https://blog.csdn.net/hhy_csdn/article/details/82263007 https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/102959059 docs:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.0/tensorflow/python/ops/random_ops.py 将代码从v0.x转到v1.0,从v1.0转到v2.0:https://blo

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

random() random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法: import random #random()方法不能直接访问,需要导入random模块,然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数:0<=n<1.0 >>> import random >>> print "random():",

1.random.random() 返回0<=n<1之间的随机实数n 2. random.uniform() 弥补了上面函数的不足,它可以设定浮点数的范围,一个是上限,一个是下限. 3. random.randint() 随机生成一个整数int类型,可以指定这个整数的范围,同样有上限和下限值 4. random.choice(seq) 从任何序列,比如list列表中,选取一个随机的元素返回,可以用于字符串.列表.元组等 5. random.getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机

numpy.random.uniform均匀分布 2018年06月19日 23:28:03 徐小妹 阅读数:4238   numpy.random.uniform介绍: 1. 函数原型:  numpy.random.uniform(low,high,size) 功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high. 参数介绍:         low: 采样下界,float类型,默认值为0:    high: 采样上界,float类型,默认值为1

每次调用会更新进程字典里的random_seed变量,这样在同一个进程内每次调用random:uniform()时,随机数种子都不同,所以生成的随机数都不一样(调用完random:uniform()后,可以用get(random_seed)查看更新后的种子值). 但是如果是不同的进程分别调用random:uniform(),因为随机种子更新的算法是一样的,所以每次各进程的随机数种子也是相同的,从而生成的随机数也是一样的,要想让不同进程生成的随机数不同,要手动为每个进程设置不同的种子,常用的是用e

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.uniform.html#numpy.random.uniform http://docs.scipy.org/doc/ http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.6.0/reference/generated/numpy.hstack.html

import timeprint(help(time))print(time.time())#时间戳 1573991312.5361328print(time.perf_counter())#计算CPU的执行时间结构化时间:print(time.gmtime())#UTC时间 世界标准时间time.struct_time结构化时间(tm_year=2019, tm_mon=11, tm_mday=17, tm_hour=12, tm_min=0, tm_sec=39, tm_wday=6, tm

张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our

用matlab %读入聚类后的数据, 已经分好级别了,例如前4行是亚洲一流, %-13是亚洲二流,-24是亚洲三流 a=xlsread('C:\Users\Liugengxin\Desktop\1.xlsx','sheet3'); a1=a(:,:); a2=a(:,:); a3=a(:,:); %二维 % x1=a1(:,);x2=a2(:,);x3=a3(:,); % y1=a1(:,);y2=a2(:,);y3=a3(:,); % scatter(x1,y1,,'.','r'); % ho

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp

目录 创建Tensor numpy, list numpy list zeros, ones, fill zeros ones fill random 打乱idx后,a和b的索引不变 constant loss计算 无bias的loss 创建Tensor * from numpy, list * zeros, ones, fill * random # if big dimension, random initial * constant * Application numpy, list nu

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>

1 基本运算:加(+).减(-).点乘(*).除(/).地板除法(//).取余(%) 基本运算中所有实例都以下面的张量a.b为例进行: >>> a = tf.random.uniform([2, 3], minval=1, maxval=6,dtype=tf.int32) >>> b = tf.random.uniform([2, 3], minval=1, maxval=6,dtype=tf.int32) >>> a <tf.Tensor: i

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_MEAN_RGB = [123.15, 115.90, 103.06] def _preprocess_subtract_imagenet_mean(inputs): """Subtract Imagenet mean RGB value.""" mean_rgb = tf.reshape(_MEAN_RGB, [1, 1, 1, 3]) print("mean_rgb:\n", mean_rgb) return input