tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除…

____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. . <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)</span> . shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状. mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值. std…

tf.random_uniform((4, 4), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32)))返回4*4的矩阵,产生于low和high之间,产生的值是均匀分布的. 例如: import tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.random_uniform( (, ), minval=-0.5, maxval=0.5,dtype=tf.…

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…

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…

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso…

import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_dat…

tf生成随机数 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() ### 生成符合正态分布的随机值 # tf.random_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name) a = tf.random_normal([2, 3], name='a') print(a.eval()) # [[-1.2077953 -0.69333565 -0.10252991] # [ 0.51914424 0…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

前几天一个同学在看一段代码,内容是使用gensim包提供的Word2Vec方法训练得到词向量,里面有几个变量code.count.index.point看不懂,就向我求助,我大概给他讲了下code是哈夫曼编码,count应该是这个词在训练语料中出现的计数,point应该是在建树的过程中 路径的节点等等,这个算法我13.14年的时候就看过,所以他的问题没把我难住.可是自己现在的工作内容和以前喜欢的NLP相关不大,为了给他讲解一下算法同时也练一下手,就打算用TensorFlow实现一个简化版的w2v…

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)…

转自:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/GradientDescentOptimizer 1.tf.train.GradientDescentOptimizer 其中有函数: 1.1apply_gradients apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None ) Apply gradients to variables. This is the sec…

以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues.前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数据,劣势也比较明显,就是程序运行效率较低:后面一种方法的效率较高,但是使用起来较为复杂,灵活性较差. Dataset作为新的API,比以上两种方法的速度都快,并且使用难度要远远低于使用Queues.tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator. D…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso…

(一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 时隔若干个月,又绕到了word2vec.关于word2vec的原理我就不叙述了,具体可见word2vec中的数学,写的非常好. 我后来自己用Python实现…

>>> import tensorflow as tf>>> a=tf.constant([[1,2],[3,4]])>>> b=tf.constant([6,6])>>> result=tf.add(a,b)>>> sess=tf.Session()>>> sess.run(result)array([[ 7,  8],       [ 9, 10]], dtype=int32)>>&…

tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. import tensorflow as tf import numpy as np import os log_path = r"D:\Source\model\linear" log_name = "linear.ckpt" # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_da…

损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数. 运算公式 1 均方差函数 均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果,其概念相对简单,就是真实值与预测值差值的平方的均值,具体运算公式可以表达如下: 其中f(xi)是预测值,yi是真实值. 其中f(x_{i})是预测值,y_{i}是真实值. 其中f…

一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

设置图级随机seed. 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed. 这将设置图级别的seed. 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作. 2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed,以便获得唯一的随机序列. 3.如果没有设置图级seed,但是设置了操作seed:使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列. 4.如果图级和操作see…

tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的. 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate different # sequences of 'a' and 'b'. print("Sessio…

tensorflow一些函数: 1.tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)      tf.ones([2, 3], int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]   2.tf.zeros(shape,type=tf.float32,name=None)      tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]] 3.tf.ones_like(tensor,dype=None,n…

TensorFlow [1] is an interface for expressing machine learning algorithms, and an implementation for executing such algorithms. TensorFlow的功能:1.提供接口表达机器学习算法.2.执行这些机器学习算法. A computation expressed using TensorFlow can be executed with little or no chan…

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b…

关于Tensorflow的基本介绍 Tensorflow是一个基于图的计算系统,其主要应用于机器学习. 从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解:Tensor+flow. Tensor:中文名可以称为“张量”,其本质就是任意维度的数组.一个向量就是一个1维的Tensor,一个矩阵就是2维的Tensor. Flow:指的就是图计算中的数据流. 当我们想要使用Tensorflow做什么事情的时候,一般需要三个操作步骤: 创建Tensor: 添加Operations(Operatio…

简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 http://tensorflow.org/tutorials/word2vec/index.md 另外可以参考cs224d课程的课件.     窗口设置为左右1个词 对应skip gram模型 就是一个单词预测其周围单词(cbow模型是 输入一系列context词,预测一个中心词)     Quick…

# step1 加载包import tensorflow as tf import numpy as np # step2 输入:随机产生数据 # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 #step 3: 参数:定义参数并初始化 # Try to find val…

参考官网:https://www.tensorflow.org/  Ubuntu15.10 + Eclipse Mars.2(4.5.2)官网最新 + Anaconda3-4.0.0 + Pydev4.5.0 + TensorFlow0.8.0 + sklearn 上个月google发布了tensorflow的分布式版本TensorFlow0.8,随后DeepMind宣布转向使用Tensorflow.虽然现在Tensorflow与其它深度学习库的测试报告相比并没有明显的优势(可能与环境有关),但…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…