Tensorflow一些常用基本概念与函数(2) 1. 图(Graph)的核心数据结构 tf.Graph.__init__:建立一个空图: tf.Graph.as_default():一个将某图设置为默认图,并返回一个上下文管理器,常与 with 结构相搭配: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.constant(30.0) assert c.graph is g c…

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量.张量的意思是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维扩展. 标量可以称为 0 维张量,向…

[原文]https://www.toutiao.com/i6594587397101453827/ Java核心数据结构(List,Map,Set)使用技巧与优化 JDK提供了一组主要的数据结构实现,如List.Map.Set等常用数据结构.这些数据都继承自 java.util.Collection 接口,并位于 java.util 包内. 1.List接口 最重要的三种List接口实现:ArrayList.Vector.LinkedList.它们的类图如下: 可以看到,3种List均来自 Ab…

高效Tensor张量生成 Efficient Tensor Creation 从C++中的Excel数据中创建Tensor张量的方法有很多种,在简单性和性能之间都有不同的折衷.本文讨论了一些方法及其权衡. 提示 继续阅读之前请务必阅读C++指南 将数据直接写入Tensor张量 如果能做到这一点就更好了. 不要复制数据或包装现有数据,而是直接将数据写入Tensor张量. 正向 对于进程内和进程外的执行,这将在没有副本的情况下工作 没有内存对齐要求 不需要使用删除程序 反向 可能需要对现有的应用程序…

- 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…

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码…

详见[Reference]: TensorFlow中的“Tensor”到底是什么? 以下摘录一些要点: 这个图好生动呀!~ 标量和向量都是张量(tensor).…

import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print(torch.ones([3,4])) print(torch.zeros([3,4])) #0-1之间的随机数 print(torch.rand([2,3])) #3-10之间的随机整数 print(torch.ran…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…