以上三个函数,主要区别在于能够拓展维度上和重复方式: np.tile() 能够拓展维度,并且整体重复: a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,(2,2)) # out # array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2. np.repeat()能够将多维flatten一维后,进行个体重复: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.repeat(b,3) # out #array([1, 1…

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表…

tile() 平铺之意,用于在同一维度上的复制 tile(        input,     #输入        multiples,  #同一维度上复制的次数        name=None    ) 示例如下: with tf.Graph().as_default(): a = tf.constant([1,2],name='a') b = tf.tile(a,[3]) sess = tf.Session() print(sess.run(b)) 对[1,2]的同一维度上复制3次,mu…

转载:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/82459859 tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制.最终的输出张量维度不变. 函数定义: tf.tile( input, multiples, name=None ) input是待扩展的张量,multiples是扩展方法. 假如input是一个3维的张量.那么mutiples就必须是一个1x3的1维张量.这…

y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile(input,[a,b]) 输入数据,按照对应维度将矩阵重复a次和b次 y1=tf.range(2, dtype=tf.int32)y2=tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis] # 将一维度矩阵增加一维度,列为1sess=tf.Session()a=sess.run(y)print(a)b=sess.run(…

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (113) - 锁屏: 将 Application 的 Badge 通知和 Tile 通知发送到锁屏, 将 secondary tile 的 Badge 通知和 Tile 通知发送到锁屏 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 锁屏 将 Application 的 Badge 通知和 Tile 通知发送到锁屏 将 secondary tile 的 Badge 通知和 Tile 通知发送到锁屏 示例1.演示如何将 Applicat…

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (111) - 通知(Tile): secondary tile 模板之图片, secondary tile 模板之分组 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 通知(Tile) secondary tile 模板之图片 secondary tile 模板之分组 示例1.本例用于演示 tile 显示模板的图片相关的知识点Notification/Tile/TemplateImage.xaml <Page x:Class="…

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (110) - 通知(Tile): secondary tile 模板之基础, secondary tile 模板之文本 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 通知(Tile) secondary tile 模板之基础 secondary tile 模板之文本 示例1.本例用于演示 tile 显示模板的基础Notification/Tile/TemplateBasic.xaml <Page x:Class="Window…

content: range() np.arange() np.linspace() 一.range(start, stop, step) 1.range() 为 python 自带函数 2.生成一个从start(包含)到stop(不包含),以step为步长的序列.返回一个 list 对象 range(stop) 返回 range object range(start, stop[, step]) 返回 range object 3.start默认为0,stop是必须的,step默认为1,可正可…

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o…

本文转载自:https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1,…

一 .  np.vstack: 按垂直方向(行顺序)堆叠数组构成一个新的数组 In[3]: import numpy as np In[4]: a = np.array([[1,2,3]]) a.shape Out[4]: (1, 3) In [5]: b = np.array([[4,5,6]]) b.shape Out[5]: (1, 3) In [6]: c = np.vstack((a,b)) # 将两个(1,3)形状的数组按垂直方向叠加 print(c) c.shape # 输出形状为…

使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积. 下面是使用array时: 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. 2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 在…

np.ceil(多维数组):对多维数组的各个数向上取整 np.floor(多维数组):对多维数组的各个数向下取整 np.expand_dims(x,axis = 0):在x的第一维度上插入一个维度,axis=1,在x的第二个维度上插入一个维度 例如: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print (x)print (x.shape) 结果: [[1 2 3] [4 5 6]](2, 3) axis = 0: y = np.expand_dims(x,axis=0)pr…

导入h5py的时候,报错: /home/harris/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype…

numpy 常用工具函数 —— np.bincount/np.average numpy 常用api(一) numpy 常用api(二) 一个函数提供 random_state 的关键字参数(keyword parameter):是为了结果的可再现性(reoccurrence)或叫可重复性. 1. np.bincount():统计次数 接口为: numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None) 1 尤其适用于计算数据集的标签列(y_train)的分布…

目录 range np.arange np.linspace range 特点 range()是python内置函数,指定开始值,终值和步长生成等差数列的一维数组 不包含终值 步长只能是整数,生成整数类型 返回的是range对象 测试代码 a = range(1,10,1) print(a) b = range(1,10,3) print(b) c = range(1,10,0.5) print(c) 运行结果 a和b成功生成range对象 c报错 np.arange 特点 np.arange(…

在算法复杂度分析的过程中,人们常常用特定的函数来描述目标算法,随着变量n的增长,时间或者空间消耗的增长曲线,近而进一步分析算法的可行性(有效性). 引入了Big-O,Big-Ω,来描述目标算法的上限.下限复杂度函数. 用Big-Θ描述和目标函数同序的复杂度函数,即由Big-Θ既是上限也是下限. 常常用到如下时间复杂度函数标度 1, log n, n, n log n, n^2, 2^n, n! 通常将具有n^x,x为正整数形式的时间复杂度函数称为多项式复杂度. 通常认为具有多项式时间复杂度的算法…

如果一个算法的最差时间效率属于O(p(n)),则该算法可以在多项式的时间内对问题进行求解,其中p(n)是输入规模n的一个多项式函数. 可以在多项式时间内求解的问题是易解的.不能在多项式时间内求解的问题是难解的. 判定问题是能够回答是或否的问题,通常第一,只有判定问题才属于P. P类问题是一类能够用确定性的算法,在多项式的时间内求解的判定问题,这种问题类型也称为多项式类型. 为什么要将P约束为判定问题? 1.不能在多项式时间内求解的问题会产生指数级的巨大输出. 2.许多重要问题可以化简为一系列更容…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran…

np.ogrid: address:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ogrid.html returns an open (i.e. not fleshed out) mesh-grid when indexed, only one dimension of each returned array is greater than 1. The dimension and number of the output…

import numpy as np; 两者在创建单位矩阵上,并无区别,两者的区别主要在接口上: np.identity(n, dtype=None):只能获取方阵,也即标准意义的单位阵: np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>): N : int,Number of rows in the output.(行数,必选) M : int, optional,Number of columns in the output. If None, def…

1.Numpy的 tile() 函数,就是将原矩阵横向.纵向地复制.tile 是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来. 举个例子,原矩阵: import numpy as np mat = np.array([[1,2], [3, 4]]) 横向: print(np.tile(mat,(1, 4))) #等同于 print(np.tile(mat, 4)) [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4 3 4]] [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3…

>> import numpy as np >> help(np.repeat) >> help(np.tile) 二者执行的是均是复制操作: np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素: np.tile:复制的是多维数组本身: 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中…

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑…

import tensorflow as tf a = tf.reshape(tf.range(9), [3, 3]) a tf.pad(a, [[0, 0], [0, 0]]) tf.pad(a, [[ 1, 0, ], [0, 0]]) tf.pad(a, [[1, 1], [0, 0]]) tf.pad(a, [[1, 1], [1, 0]]) tf.pad(a, [[1, 1], [1, 1]]) a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shape…

output   array([[ 0.24747071, -0.43886742],   [-0.03916734, -0.70580089],   [ 0.00462337, -0.51431584],   ...,   [ 0.15071507, -0.57029653],   [ 0.06246116, -0.33766761],   [ 0.08218585, -0.59906501]], dtype=float32)       ipdb> np.shape(output)   (6…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

np.repeat()用于将numpy数组重复. numpy.repeat(a, repeats, axis=None); 参数: axis=0,沿着y轴复制,实际上增加了行数axis=1,沿着x轴复制,实际上增加了列数 1. 一维数组重复3次 # 随机生成[0, 5)之间的数,形状1行4列,将此数组按y轴重复3次 import numpy as np pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print(pop)…

1. np.sqrt(input)    # 求数的开方 import numpy as np print(np.sqrt(2)) 2. np.square(3)   # 求数的平方 import numpy as np print(np.square(3)) 3.np.sum(input) # 进行数据加和 import numpy as np print(np.sum([1, 2, 3])) 4.np.multiply(input)  # 进行数据与数据的点乘操作 import numpy…