偶然在一个ppt中看到了如下关于tensor的解释,清晰明白,所以post在这里,以备后续查看 根据这个理解: theano中的input(4d tensor):[mini-batch size, number of input feature maps, image height, image width] 例如:[100, 10, 12,12] weight matrix (4d tensor): [ number of feature maps at layer m,number of f…

def softmax_4d(x_4d): """ x_4d: a 4D tensor:(batch_size,channels, height, width) """ shape = x_4d.shape x_3d = x_4d.reshape((shape[0], shape[1], -1)) m = T.max(x_3d, axis = 1, keepdims = True) rebased_x = x_3d - m soft_up = T…

- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作(拼接.维度扩展.压缩.转置.重复……) numpy基本操作: numpy学习4:NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4) tensorflow与numpy函数的选择 Tensorflow 和numpy区别 相同点: 都提供n位数组 不同点: numpy支持ndarray,而Tensorflow里有tensor:numpy不提供创建张量函数和求导…

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect…

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,…

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co…

Convolution:   个特征,则这时候把输入层的所有点都与隐含层节点连接,则需要学习10^6个参数,这样的话在使用BP算法时速度就明显慢了很多. 所以后面就发展到了局部连接网络,也就是说每个隐含层的节点只与一部分连续的输入点连接.这样的好处是模拟了人大脑皮层中视觉皮层不同位置只对局部区域有响应.局部连接网络在神经网络中的实现使用convolution的方法.它在神经网络中的理论基础是对于自然图像来说,因为它们具有稳定性,即图像中某个部分的统计特征和其它部位的相似,因此我们学习到的某个部位…

# # http://www.cnblogs.com/mydebug/ # from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import gzip import os import sys sys.path.append("这里是numpy的路径")//提示:如果没有这句import numpy会报错 import t…

(1) 定义计算过程中需要的symbolic expression """ 定义相关的symbolic experssion """ # convolution layer的输入,根据theano,它应该是一个4d tensor input = T.tensor4(name='input') # 共享权值W,它的shape为2,3,9,9 w_shp = (2,3,9,9);w_bound = numpy.sqrt(3*9*9) W = thea…

(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list datasets = load_data(dataset) # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分别为images数据和label数据) train_set_x, train_set_y = datasets[0] #训练集 valid_set_x, valid_set_y = datasets[1] #校验集…