import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)…

例子: a = 3 print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [[3]] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3, 4] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4]] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4], 5] print np.squeeze(a) # 输出[list([3, 4]) 5] 变…

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x) """x= [[[0] [1] [2]]] """ print(x.shape) # (1, 3, 1) x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(x1) # [0 1 2] print(x1.shape) # (3,)…

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…

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(…

Logistic Regression and Gradient Descent Logistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are problems where you are trying to classify observations into groups. To make our examples more concrete,…

这种方法假设样本点在光滑的流形上,这一方法的计算数据的低维表达,局部近邻信息被最优的保存.以这种方式,可以得到一个能反映流形的几何结构的解. 步骤一:构建一个图G=(V,E),其中V={vi,i=1,2,3-n}是顶点的集合,E={eij}是连接顶点的vi和vj边,图的每一个节点vi与样本集X中的一个点xi相关.如果xi,xj相距较近,我们就连接vi,vj.也就是说在各自节点插入一个边eij,如果Xj在xi的k领域中,k是定义参数. 步骤二:每个边都与一个权值Wij相对应,没有连接点之间的权值为…

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda…