1.np.prod()函数用来计算所有元素的乘积,对于有多个维度的数组可以指定轴,如axis=1指定计算每一行的乘积. 2.np.lib.pad()函数用来把原来的list在原来的维度上进行扩展 例1:(5,3)表示在左边填充5个4,在右边填充3个6 例2: (3,2)表示在上面填充3行,下面填充2行; (2,3)表示在垂直方向上,左边加2列,右边加3列,默认的数值用常数1来填充 例3: 使用的是最大值模式的填充

import numpy as np a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] b = np.array(a) len(a) # 3 len(b) # 3 np.size(a) # 3 np.size(a, 0) # 3 np.size(a, 1) # err b.size # 6 np.size(b) # 6 np.size(b, 0) # 3 np.size(b, 1) # 2 np.shape(a) # (3,) b.shape # (3, 2) np.shape(b) #

  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando

这里是首先需要安装好Anaconda Anaconda的安装参考Python之路-初识python及环境搭建并测试 配置好环境之后开始使用Jupyter Notebook 1.打开cmd,输入 jupyter notebook --generate-config 2.打开这个配置文件,找到“c.NotebookApp.notebook_dir=‘’ ”, 把路径改成自己的工作目录 使用notepad++打开这个文件,大概在124行添加自己的工作目录 c.NotebookApp.notebook_

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co

(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list datasets = load_data(dataset) # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分别为images数据和label数据) train_set_x, train_set_y = datasets[0] #训练集 valid_set_x, valid_set_y = datasets[1] #校验集

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

DeepDream是一种艺术性的图像修改技术,它用到了卷积神经网络学到的表示,DeepDream由Google于2015年发布.这个算法与卷积神经网络过滤器可视化技术几乎相同,都是反向运行一个卷积神经网络:对卷积神经网络的输入做梯度上升,以便将卷积神经网络靠顶部的某一层的某个过滤器激活最大化.但有以下几个简单的区别: 使用DeepDream,我们尝试将所有层的激活最大化,而不是将某一层的激活最大化,因此需要同时将大量特征的可视化混合在一起 不是从空白的.略微带有噪声的输入开始,而是从现有的图像开

写在前面的废话: 出了托福成绩啦,本人战战兢兢考了个97!成绩好的出乎意料!喜大普奔!撒花庆祝! 傻…………寒假还要怒学一个月刷100庆祝个毛线………… 正题: 题目是CNN,但是CNN的具体原理和之后会写一篇博客在deeplearning目录下详细说明. 简单地说,CNN与NN相比独特之处在于用部分连接代替全链接,并用pooling来对数据进行降维,这样做有几个好处: 对于大图像来说所需训练的参数大大减少 获取图像的部分特征而非全局特征 pooling使得网络的输出结果具有一定的平移和遮挡不变

十月一的假期转眼就结束了,这个假期带女朋友到处玩了玩,虽然经济仿佛要陷入危机,不过没关系,要是吃不上饭就看书,吃精神粮食也不错,哈哈!开个玩笑,是要收收心好好干活了,继续写Faster-RCNN的代码解释的博客,本篇博客研究模型准备部分,也就是对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/utils/文件夹,顾名思义,utils一般就是一些配置工具之类的文件,我们打开仔细看一下目录: 一.bbox_tools.py 大概有这么些文件夹,NMS文件

卷积神经网络Lenet-5实现 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法,仅仅是近年来由于深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法,然后如今电脑的计算能力已非当年的那种计算水平,同一时候如今的训练数据非常多,于是神经网络的相关算法又又一次火了起来,因此卷积神经网络就又活了起来,再開始前,我们须要明白的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程

CNN很多概述和要点在CS231n.Neural Networks and Deep Learning中有详细阐述,这里补充Deep Learning Tutorial中的内容.本节前提是前两节的内容,因为要用到全连接层.logistic regression层等.关于Theano:掌握共享变量,下采样,conv2d,dimshuffle的应用等. 1.卷积操作 在Theano中,ConvOp是提供卷积操作的主力.ConvOp来自theano.tensor.signal.conv.conv2d,

Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally, it uses the following new Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithme

Numpy的介绍 1. Ndarray:N-dimensional array, N维数组 2. 一种由相同类型的元素组成的多维数组,元素数量是事先指定好的 例:建立Ndarray多维数组    ndarray父类实现矩阵的创建基本方式: arr = np.array( [ [1,2,3,4], [2,3,4,5] ]) 这是一个二维数组arr.ndim为2  这个数组的形状arr.shape为(2, 4)即2行4列 这个数组的元素个数np.size为8个,这个数组的数据类型arr.dtype为

第一章 python3玩转机器学习 第二章 机器学习基础 安装:1.anaconda   2.pycharm 第三章 Jupyter Notebook,numpy,Matplotlib 1.jupyter notebook 魔法命令: %run  %timeit  %time 2.numpy基础:  numpy.array   numpy.dtype 3.numpy数组和矩阵:numpy.zeros()   numpy.ones()     numpy.full()     numpy.aran

桥接PyTorch和TVM 人工智能最引人入胜的一些应用是自然语言处理.像BERT或GPT-2之类的模型及其变体,可以获住足够多的文本信息. 这些模型属于称为Transformers的神经网络类体系结构. HuggingFace transformers library是实现最受欢迎的库之一. 与已经高度优化的实现的卷积模型或LSTM相比,对于Transformers而言,情况并非如此.本文探索TVM如何填补空白.分两个步骤进行操作: 首先,在TVM上,使用BERT inference推理和调优

在做肺结节检测的时候,遇到dicom文件reshape之后尺寸大小不一.因为大下不一,numpy.reshape又无法重塑成指定大小的.最后还是在一个大牛的代码中找到了解决方法. VL = np.load(r'D:\pycharm\TEAMWORK\Preprocess_3D\imageOR.npy')# 我的imageOR中,每一个文件除了3维的ndarray之外,还保存了标签lab,所以下面写成isometric_volume[0],所以如果你只有数组信息,直接将后面的[0]去掉即可vota

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们