1.代码参考 import numpy as npimport tensorflow as tf a = np.random.random((5,3)) b = np.random.randint(0,9,(3,1)) c = tf.tensordot(a.astype(np.float),b.astype(np.float),axes=1) # tensor 转ndarray dn = c.numpy() print(dn) # ndarray转tensor tn = tf.convert_t…

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 >>>…

用 opencv和numpy进行图片和字符串互转,并保存至 json 转至 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27349847 受 用 base64 进行图片和字符串互转,并保存至 json 作者启发,试了试使用opencv来读取图片,然后用numpy转为list,再转为json格式. 发现完全可行. 图片转成列表,并保存至 json 我们将一张图片通过opencv来读取,转换为numpy的矩阵.再转为list,存入字典,转为json文件即可. # coding: utf…

Numpy 最重要的一个特点是 N 维数组对象 ndarrary ,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中每个元素在村中都有相同储存大小的区域. ndarray 内部有以下内容组成: 1.一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针 2.数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子 3.一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组 4.一个跨元组(stride),其…

今天用到了shape,就顺便学习一下,这个shape的作用就是要把矩阵进行行列转换,请看下面的几个例子就明白了: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.shape (4,) >>> y = np.zeros([2,3,4]) >>> y.shape (2, 3, 4) >>> y.shape = (3,8) >>…

NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组.…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

今天看到这样一句代码: xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32') #创建一个二维随机数矩阵(nb行d列) xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值 要理解这两句代码需要理解三个函数 1.生成随机数 numpy.random.random(size=None) size为None时,返回float. size不为None时,返回numpy.ndarray.例如numpy.random…

本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> m = n…

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t…

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

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版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1.安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2.报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\…

TF2.0默认为动态图,即eager模式.意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了,那么动态图和静态图毕竟是有区别的,tf2.0也会有写法上的变化.不过值得吐槽的是,tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多. 操作被记录在磁带中(tape)这是一个关键的变化.在TF0.x到TF1.X时代,操作(operation)被加入到Graph中.但现在,操作会被梯度带记录,我们要做的仅仅是让前向传播和计算损失的过程发生在梯度带的上下文管理器中. with tf.Gra…

用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np_data) # <class 'numpy.ndarray'> tensor2array = to…

背景 tensorflow2.0 相比于1.0 有很大变化,1.0版本的placeholder,Session都没有了,2.0版本强推使用keras.keras是一个比较高层的api,确实挺好用的,一些基本模型使用起来很方便,本文主要写了几种常用场景下的编程规范指南,都是自己总结出来的如果大家有更好的想法可以在评论中留言. 目的 编程规范的目的是,从构架速度.清晰.可扩展几个方面考虑. 编程规范 比较简单的顺序模型比较简单的模型直接使用Sequential比较好,也可以使用Model构建 较复杂…

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指 针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy的诞生弥补了这些不足,NumPy提供了两…

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一…

国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响. 有的同学是收入上的,有的同学是感情上的,有的同学是心理上的,还有的同学是体重上的. 那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢?什么时候我们才可以重获自由呢? 本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型,对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测. 一,准备数据 本文的数据集取自tushare,获取该数据集的方法参考了以下文章. <https://zhuanlan.zhihu.com/p…

在学习opencv-python的时候,给出图片地址再调用cv2.imread("地址"),发现出创建的是numpy类型的ndarray对象,用来存放多维数组的对象 # 导入cv2模块 import cv2 # 给出本地图片的地址 img_dir="D:/360Downloads/test.jpg" # 创建numpy类型的ndarray对象,存放多维数组的对象 img=cv2.imread(img_dir) # <class 'numpy.ndarray'&…

1. 简介 本篇文章先简单介绍论文思路,然后使用Tensoflow2.0.Keras API复现算法部分.包括: 自定义模型 自定义损失函数 自定义评价指标RMSE 就题目而言<AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering>,自编码机遇见协同过滤,可见是使用自编码机结合协同过滤思想进行的算法.论文经过数据集Movielens和Netfix验证有不错的效果,更重要的是它是对特征交叉引入深度学习的开端,论文两页,简单易懂. 2. 算法模型 令…

TensorFlow2.0 1 使用技巧 更新到最新版本: pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade tensorflow-gpu 导入TensorFlow模块: import tensorflow as tf 查看版本号: print('TensorFlow版本号为:', tf.__version__) 查看是否支持GPU运算: rint('GPU是否可用:', tf.test.is_gpu_available()) prin…

DeepCrossing是在AutoRec之后,微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型.其应用场景是搜索推荐广告中,解决了特征工程,稀疏向量稠密化,多层神经网路的优化拟合等问题.所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型(文中couting feature)和类别型.如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,类别多的特征需要经过Embedding过程.要多说一句,数值的统计特征包括了过去广告点击率,这个在以后实际应用中设计特征可以考虑. 其优化目标就是广告的点击率,即CTR…

前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.…

问题描述 在将一个数组送入tensorflow训练时,报错如下: ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray) 数组元素为数组,每个数组元素的shape不一致,示例如下: cropImg[0].shape = (13, 13, 3) cropImg[1].shape = (14, 13, 3) cropImg[2].shape = (12, 13, 3…

NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的…

转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a ndarray into a Tensor or Operation.) 原因:变量命名重复了 image_test, label_test = get_batch(x_val, y_val, w,…