http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp…

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792…

获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的. 需要调用TensorShape的as_list()方法, 需要调用TensorShape.as_list()方法来获取维度数值. 来实践一下: import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[10,20]) b = a.get_shape() c = b.as_list()…

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化…

Tensor即张量,在tensorflow中所有的数据都通过张量流来传输,在看代码的时候,对张量的概念很不解,很容易和矩阵弄混,今天晚上查了点资料,并深入了解了一下,简单总结一下什么是张量的阶,以及张量的shape是什么? 在tensorflow中,张量的维数被描述为“阶”,张量是以list的形式存储的.list有几重中括号,对应的张量就是几阶.如t=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ],t就是一个二阶张量. 我们可以认为,一阶张量,如[1,2,3],相当于一个向量,二阶张量,…

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这…

tf.argmax takes two arguments: input and dimension. example: tf.argmx(arr, dimension = 1). or tf.argmax(arr, 1). let arr is ndarray wrong: Since the indices of array arr are arr[rows, columns], I would expect tf.argmax(arr, 0) to return the index of…

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp…

对于dp,我目前的理解就是,干成题目中的那件事需要作出若干次决策,然后你要取其中最优的结果,我们可以用深搜来递归地找最优解,然后我们来观察一下这个递归树的形状,如果它能从底往上直接递推的话,就不用递归了,直接递推迭代到结果.. 当你不知道哪个决策最优时,我的解决方法是,那我们就遍历所有决策,从中选择最优的,当你用深搜遍历所有决策时,题目中的条件或者你自己推的结论可以帮助你进行dfs剪枝  还有一种方法是,假设你能找到贪心的决策,每次就能贪心地选择某决策  并且,能DP的前提条件是顺序正确,你递推…

slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注:import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch. Args: inputs: a tensor of size [batch_size, …]. outputs_collections: collection to add the outputs. scope: Optional s…

catalogue . 前言 . 使用的数据集 . 数据预处理 . 训练 . 测试模型运行结果: 进行实际完形填空 0. 前言 开始写这篇文章的时候是晚上12点,突然想到几点新的理解,赶紧记下来.我们用深度学习(例如tensorflow)的时候,一定要着重训练自己的建模和抽象能力,即把一个复杂的业务问题抽象为一个数学模型问题.从本质上说,阅读理解做完形填空和人机对话AI是一样的,所不同的地方在于,前者的输入一段长对话,且是带有上下文的长对话,而输出可能是一段短语,这要求神经网络需要训练出一个"长…

一直对TF中tensor的reduce操作涉及的axis(reduction_indices)计算一知半解,这里系统总结一下,避免继续走弯路: 1.本质上来说,reduce_xxx都是降维操作,沿某个axis进行降维,不管是求和还是取平均值,总之需要消灭这一维度. 2.默认axis值为none,也即是降为0维,变为一个数值了 3.假定Tensor T的维度dim = k,那么axis = k-1代表基于最里面的维度进行计算,axis = 0 代表基于最外层的维度进行计算 给出一个2*3*4的te…

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2…

前提:ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 1.下载工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止,可以换移动网络或者用迅雷下载. 2.测试环境 先添加slim路径,每次打开terminal都要加载路径 # From tensorflow/models/research/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim 运…

TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

定义如下: reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具.其参数中: 1. input_tensor 是要求和的 tensor 2. axis 是要求和的 rank,如果为 none,则表示所有 rank 都要仇和 3. keep_dims 求和后是否要降维 4. 这个操作的名称,可能在 graph 中 用…

问题: self.q_eval4next: (100,2) ix=[0,1,0,1---0,1](100,1) 我想取q_eval4next[:,idx] #use_doubleQ 切片用!!!! self.range_index = tf.placeholder(tf.int32,[None,],name='range_index') if self.use_doubleQ: f = tf.map_fn(lambda x: x, self.range_index) # or perhaps s…

Spring的事件(Application Event)为Bean与Bean之间的信息通讯提供了支持.当一个Bean处理完一个任务之后,希望另一Bean指定并能做相应的处理,这时我们就需要让另外一个Bean监听当期Bean所发送的事件. 通过上述基本信息可知,Spring的事件需要遵循如下流程: (1) 自定义事件,继承ApplicationEvent; (2)定义事件监听器,实现ApplicationListener; (3)使用容器发布事件. 可以理解以上的流程就是Spring默认的事件生效…

1.TensorFlow中Tensor维度理解: (1)对于2维Tensor 0维对应列 1维对应行 (2)维度操作举例: 对于k维的,tf.reduce_sum(x, axis=k-1)的结果是对最里面一维所有元素进行求和. tf.reduce_sum(x, axis=k-2)是对倒数第二层里的向量对应的元素进行求和. tf.reduce_sum(x, axis=k-3)把倒数第三层的每个向量对应元素相加. 2.tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat(),用法: tf.co…

broadcasting是tensorflow中tensor维度扩张的最常用的手段,指对某一个维度上重复N多次,虽然它呈现数据已被扩张,但不会复制数据. 可以这样理解,对 [b,784]@[784,10]+[10]这样一个操作([10]可以理解为偏置项),那么原式可以化为[b,10]+[10],但是[b,10]和[10]这两个tensor是不能直接相加的,两者必须化为相一致维度的单元才能相加,即,把[10]扩张为[b,10],两者才能相加,而broadcasting做的就是这样一件事. 如果上面…

使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( feeds ) 和取回 ( fetches ) 将数据传入或传出任何操作 概述 TensorFlow 是一个以图 (graphs) 来表示计算的编程系统 , 图中的节点被称之为 op(op-erati…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

1.模型保存 模型保存需要使用函数 tf.train.Saver(), a)创建saver时,可以指定需要存储的tensor,如果没有指定,则全部保存. b) 创建saver时,可以指定保存的模型个数,利用max_to_keep=4,则最终会保存4个模型. c) saver.save()函数里面可以设定global_step,说明是哪一步保存的模型. d) 程序结束后,会生成四个文件:存储网络结构.meta.存储训练好的参数.data和.index.记录最新的模型checkpoint. 示例: …

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

转自 [译]与TensorFlow的第一次接触(三)之聚类 2016.08.09 16:58* 字数 4316 阅读 7916评论 5喜欢 18 前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们.但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们.这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类.因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用. 本章中,会讲解K-means聚类算法.该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…

TensorFlow是什么? TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算(numerical computation)的软件库.它是基于数据流图的处理框架,图中的节点表示数学运算(mathematical operations),边表示运算节点之间的数据交互.TensorFlow从字面意义上来讲有两层含义,一个是Tensor,它代表的是节点之间传递的数据,通常这个数据是一个多维度矩阵(multidimensional data arrays)或者一维向量:第二层意思Flow,指的…

在上篇博客中已经详细的介绍了tf的安装,下面就让我们正式进入tensorflow的使用,介绍以下tf的特征. 首先tf有它独特的特征,我们在使用之前必须知晓: 使用图 (graph) 来表示计算任务,tf把计算都当作是一种有向无环图,或者称之为计算图. 计算图是由节点(node)和边(edge)组成的,节点表示运算操作,边就是联系运算操作之间的流向/流水线. 使用张量( tensor) 表示数据,张量用来表示在节点间流动的数据,可想,如果没有数据传输,计算图仅表示一个关系,无实际意义. 在被称之…

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…