n = 5 #类别数 indices = torch.randint(0, n, size=(15,15)) #生成数组元素0~5的二维数组(15*15) one_hot = torch.nn.functional.one_hot(indices, n) #size=(15, 15, n) 1.  One-hot编码(一维数组.二维图像都可以):label = torch.nn.functional.one_hot(label, N).  #一维数组的one hot编码,N为类别,label为数

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

label转onehot的很多,但是onehot转label的有点难找,所以就只能自己实现以下,用的topk函数,不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])tensor([2, 1, 1])

tf.one_hot(indices, depth):将目标序列转换成one_hot编码 tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 2, -1, 1]depth = 3on_value = 5.0 off_value = 0.0 axis = -1 #Then output is [4 x 3]: output = [5.0 0

1.编码 one_hot编码不再过多叙述,类似于hash的那种方法去改变数的编码方式.比如label存在与(0,1,2,3),那么一条记录的label为3,那么将编码维[0,0,0,1] 2.包: tf.one_hot(label,n_label) 需要注意的是返回的是一个tensor from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 这个的用法就比较多了 enc = OneHotEncoder() enc.fit([[, , ], [, , ],

好久没有静下心来写点东西了,最近好像又回到了高中时候的状态,休息不好,无法全心学习,恶性循环,现在终于调整的好一点了,听着纯音乐突然非常伤感,那些曾经快乐的大学时光啊,突然又慢慢的一下子出现在了眼前,不知道我大学的那些小伙伴们现在都怎么样了,考研的刚刚希望他考上,实习的菜头希望他早日脱离苦海,小瑞哥希望他早日出成果,范爷熊健研究生一定要过的开心啊!天哥也哥早日结婚领证!那些回不去的曾经的快乐的时光,你们都还好吗! 最近开始接触Tensorflow,可能是论文里用的是这个框架吧,其实我还是觉得py

这里只是简单的一个例子 输入序列 目标序列 [13, 28, 18, 7, 9, 5] [18, 28, 13] [29, 44, 38, 15, 26, 22] [38, 44, 29] [27, 40, 31, 29, 32, 1] [31, 40, 27] 1.输入序列与目标序列向量化 设置GPU进行计算 import tensorflow as tf tf.debugging.set_log_device_placement(True) 导入需要的函数和包 from numpy impo

人脸素描属性识别 代码:https://github.com/linkcao/FS2K_extract 问题分析 需要根据FS2K数据集进行训练和测试,实现输入一张图片,输出该图片的属性特征信息,提取属性特征包括hair(有无头发).hair_color(头发颜色).gender(图像人物性别).earring(是否有耳环).smile(是否微笑).frontal_face(是否歪脖).style(图片风格),详细信息均可通过FS2K的anno_train.json和anno_test.json

1.全局模式(settings.xml) <profiles> <profile> <id>jdk-1.8</id> <activation> <activeByDefault>true</activeByDefault> <jdk>1.8</jdk> </activation> <properties> <maven.compiler.source>1.8<

性能比较 同一个变量编码或解码10000次,每个函数执行10000次所需时间 php5.2.13 json : 190 serialize : 257 json_encode : 0.08364200592041 json_decode : 0.18004894256592 serialize : 0.063642024993896 unserialize : 0.086990833282471 DONE. 时间 json_decode两倍于unserialize php5.3.2 json :

DataFrame使用总结1(超实用): 1. 合并两个表 frame = [df1, df2] df = pd.concat(frame) res = pd.merge(df, df1, on=['key', 'key1'], how='inner') res = pd.merge(df, df1, left_on=['key'], left_on=['key1'], how='inner') 合并表的操作(Merge, join, and concatenate) http://pandas

背景 经典MLP不能充分利用结构化数据,本文提出的DIN可以(1)使用兴趣分布代表用户多样化的兴趣(不同用户对不同商品有兴趣)(2)与attention机制一样,根据ad局部激活用户兴趣相关的兴趣(用户有很多兴趣,最后导致购买的是小部分兴趣,attention机制就是保留并激活这部分兴趣).   评价指标 按照user聚合样本,累加每个user组的sum(shows*AUC)/sum(shows).paper说实验表明GAUC比AUC准确稳定.   DIN算法         左边是基础模型,也

Text CNN 1. 简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在 "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 2.准备好需要的库和数据集 tensorfl

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方

一.误差值 度量两个张量或者一个张量和零之间的损失误差,这个可用于在一个回归任务或者用于正则的目的(权重衰减). l2_loss tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 输入参数: t: 一个Tensor.数据类型必须是一下之一:float32,float64,int64,int32,uint8,int16,int8,

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im