1,首先比较二者的参数部分:这就是处理0阶张量和1阶张量的区别 np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值: np.maximum:(X, Y, out=None)  X 与 Y 逐位比较取其大者: 最少接收两个参数 2.python标准库中的math和numpy中的数学计算问题: 比如都有math.exp()和numpy.exp()

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

张量操作 在tensorflow中,有很多操作张量的函数,有生成张量.创建随机张量.张量类型与形状变换和张量的切片与运算 生成张量 固定值张量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 创建所有元素设置为零的张量.此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量. tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为零相同

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台

tensorflow功能函数 tf.abs 计算张量的绝对值 abs ( x , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 参考指南:数学>基本数学函数 计算张量的绝对值. 给定一个实数的张量 x,该操作返回一个包含每个元素的绝对值的张量 x.例如,如果 x 是输入元素,y 是输出元素,则此操作将计算\\(y = | x | \\). ARGS: x:一个类型为 float32,float64,int32,或 int64 的 Ten

tf.split(dimension, num_split, input):dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割.num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(1, 3, A) with tf.Session() as sess: c = sess.r

1.inspect.getfile(文件名)文件名一般与类名相同,返回文件目录包含文件名 import inspect class os测试: def __init__(self): path = inspect.getfile(os测试) print(path) 结果:G:/Android/tensorflow-vgg-master/os测试.py 2.os.pardir  返回当前目录上一级 import inspectimport os class os测试: def __init__(s

1.基础概念 Tensor:类型化的多维数组,图的边:Tensor所引用的并不持有具体的值,而是保持一个计算过程,可以使用session.run()或者t.eval()对tensor的值进行计算. Operation:执行计算的单元,图的节点:这里大概可总结为Tensor创建,Tensor转换,逻辑判断,数学运算,聚合运算,序列比较与索引提取等. Graph:一张有边与点的图,其表示了需要进行计算的任务: Session:称之为会话的上下文,用于执行图.用户管理CPU和GPU和网络连接. 2.T

Python 张量与动态神经网络 PyTorch 1.0 发布了. 此版本的主要亮点包括 JIT 编译.全新并且更快的分布式库与 C++ 前端等. JIT 编译器 JIT(Just-In-Time)是一组编译工具,用于弥合 PyTorch 研究与生产之间的差距. 它允许创建可以在不依赖 Python 解释器的情况下运行的模型,并且可以更积极地进行优化.使用程序注解可以将现有模型转换为 PyTorch 可以直接运行的 Python 子集 Torch Script.模型代码仍然是有效的 Python

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

张量操作 一.张量的拼接 torch.cat() 功能:将张量按维度dim进行拼接,且[不会扩张张量的维度] tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) flag = True # flag = False if flag: t1 = torch.full((4, 4), 10) t2 = torch.full((4, 4), 5) print(t1) print(t2) t3 = torch.cat([t1, t2],

技术背景 Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源.生态与性能.从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3): 而生态则是对表的C/C++语言,我们都知道python是一门生态非常强大的编程语言,各种轮子很大程度上减少了学习成本和工作量,而julia的目标也是如此.最后在性能上是对标的python,我们都知道python作为一门解释性语言,在性能上有较大的牺牲.除非我们使用c++或者fortr

pytorch,nn.Linear 下图中的A是权重矩阵,b是偏置. in_features输入样本的张量大小 out_features输出样本的张量大小 bias是偏置 # 测试代码 # batch_size : 输入样例数 # in_features : 输入样例特征数 # out_features : 输出样例特征数 fc = nn.Linear(3, 3) # [in_features, out_features] tensor = torch.randn(4, 3) # [batch_

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

python实现区间转换.numpy图片数据转换 需求: 客户的需求是永无止境的,这不?前几天,用户提出了一个需求,需要将一组数据从一个区间缩放到另一区间? 思路: 先将数据归一化,再乘以对应区间的差加上对于区间下限. 数据归一化的公式: # 区间变换 def unification_interval(data,interval_min,interval_max): # data :需要变换的数据或矩阵 # interval_min :变换区间下限. # interval_max :变换区间上限

ROS Indigo learning_tf-01 坐标系变换(tf)广播员 (Python版) 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 1. 什么是 tf : tf : 坐标系变换. 想要确定一个物体在什么位置,最好的方法是找一个坐标系,我们就可以得到这个物体的坐标,所以就确定了这个物体的空间位置.tf 库就是为这个而生的. 你可能还是没有明白究竟是什么意思,下面我们来写个

本文用 Python 实现 PS 中的一种滤镜 极坐标变换到平面坐标,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/42214641 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy as np import numpy.matlib import math file_name='D:/Image Processin

本文用 Python 实现 PS 滤镜中的一种几何变换特效,称为扇形变换,将图像扭曲成一个扇形,具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46789467 import numpy as np from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math im

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]