引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

http://codeforces.com/contest/675/problem/C 题目大意: 给一个环,标号为1-n,然后能从n回到1.让这个环的值为0,最少需要的操作数是多少? 这道题目呀...应该说是自己的问题吧,规律并没有那么难找的,只要我将前缀全部都计算一遍就完全可以找出规律了的...然后竟然没有去那么做. 首先我们分析,最多的次数就是n-1.然后我们再看,因为是一个环,那么如果每次前缀和出现了0,就是说明这一段内可以得到0,那么所移动的次数就可以少1. 然后我们在反过来分析,我们

[数据恢复故障描述]  这个客户是生产型数据库,数据比较重要,产生量也比较大,客户要求必须尽快修复,保证生产尽快恢复运行.sql数据库文件,由于碎片链接过长,mdf文件突然变为0字节,开始客户尝试自行网上下载软件进行恢复,文件名可以显示,但是文件的容量显示0字节,无法导出数据.客户有找了当地的一家恢复公司,也没有成功导出数据. 通过网上搜索联系到我们. [数据恢复故障分析] 数据库变为0字节修复也是常遇到的一种情况,但是网上一般的普通的修复软件是没有办法直接进行恢复的. [数据恢复过程]  我们

一.故障描述 成都某客户,存储损坏,数据库崩溃.重组存储,恢复数据库文件,发现有四个ndf文件大小变为0 KB.数据库大小约80TB.数据库中有1223个文件,数据库每10天生成一个NDF文件,每个NDF大约500GB,数据库包含两个LDF文件.二.故障分析    存储损坏,NDF文件大小变为0 KB,根据NDF文件在磁盘上可能存在.可以通过编写数据库扫描碎片程序,扫描数据库碎片.拼接碎片恢复NDF文件,然后修复数据库. 三.恢复过程1 磁盘扫描,扫描数据库碎片2 拼接碎片     根据NDF文

本文原出处(感谢作者提供):https://zhuanlan.zhihu.com/p/27101000 将keras模型在django中应用时出现的小问题 王岳王院长 10 个月前 keras 一个做深度学习的框架,可以训练深度学习的模型,这里后端使用的是 tensorflow django 一个 python 语言的 web 框架,可以做 web 应用 问题背景 项目需求是用深度学习训练一个文本分类的模型,然后在 web 应用中加载这个训练好的模型在利用模型对实时输入的文本进行分类,这样用户在

在服务器上训练并保存模型,复制到本地之后load_model()报错: ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(5001, 128), dtype=float32)' 原因:服务器和本地的运行环境配置不同 查看本地keras版本: In [1]: import kera

For this challenge, you'll change the opacity of an animated element so it gradually fades as it reaches the right side of the screen. In the displayed animation, the round element with the gradient background moves to the right by the 50% mark of th

常见的Tensor创建方法 1,基础Tensor函数:torch.Tensor(2,2)32位浮点型 2,指定类型: torch.DoubleTensor(2,2)64位浮点型 3,使用python的列表序列:torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) 4,默认值为0 :torch.zeros(2,3) 5,默认值为1 : torch.one(2,2) 6,对角张量 : torch.eye(2,2) 7,随机张量 :torch.randn(2,2) 8,随机排列张量  :torch.

后台返回的json:{"data":12345678912345678912} 在js中获取该data得到的值为:12345678912345680000 后经过实验发现,只有数字保持在17位以内(包括17位),js才能取到正确的值. 解决方法:后台返回json时,先将bigInteger的数字转为String类型,这样响应中的json就变为:{"data":"12345678912345678912"} js就能获取到正确的值了.

WPS打开CVS文件,发现里面的长串数字订单号后4位全变成0了,而且是以科学计数法来显示了 上网查了下,不能直接打开,得先在WPS(OFFICE中也一样)中新建一个空白表格,然后用菜单里的数据导入功能, 导入CVS,以,分隔,再选择文本格式的就叫好了..  

数据源为oracle,字段类型为number. 发现通过mainline连接到一个logrow控件,输入的该字段的值为0 经过多次测试还是没发现有什么规律. 通过查看代码发现有这一句内容. if (row2.ID != null) { // strBuffer_tLogRow_1.append(row2.ID.setScale(-127,java.math.RoundingMode.HALF_UP).toPlainString()); } // 不知这个是个bug还是一个未知的规则. 待解决.

tf.clip_by_value clip_by_value(    t,    clip_value_min,    clip_value_max,    name=None) Defined in tensorflow/python/ops/clip_ops.py. See the guide: Training > Gradient Clipping Clips tensor values to a specified min and max. Given a tensor t, this

Tensorflow–tf.FIFOQueue详解描述tf.FIFOQueue根据先进先出(FIFO)的原则创建一个队列.队列是Tensorflow的一种数据结构,每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组,每个元组都有静态的类型和尺寸.入列和出列可以支持一次一个元素,或一次一批元素.它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase.队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象. 初始化init __init__( capacity, dtypes, shapes=N

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景,已经是一个非常成熟的业务了,在传统的车牌识别中,可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别,而深度学习兴起后,出现了很多端到端的车牌识别模型,不用分割字符,直接输入车牌图片即可识别出车牌字符.2019年1月5日百度深度学习线下技术公开课PaddlePaddle TechDay第一期演讲则邀请了百度认证布道师胡晓曼老师分享基于PaddlePaddle最新版本Fluid作用于车牌识别模型训练的实践. 以下为胡晓曼讲师的演讲实录: PaddlePaddle

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792

一.Tensor 1.1 什么是Tensor?Tensor的数据类型 Tensor是张量的意思,在TensorFlow中张量可以是标量(scalar).向量(vector).矩阵(matrix).高维度张量(rank>2),像Numpy里的数组就不属于Tensor.TensorFlow里的常用的数据类型有tf.int32.tf.float32.tf.double.tf.bool.tf.Variable.下面展示了用tf.constant创建的一些Tensor: 需要特别注意代码IN[18]-IN

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的