- TF张量类型和运算
焜俞
TF张量类型和运算TensorFlow有一些基础的数据类型和对数据的运算,我们来进行简单介绍本节目录TF数据类型TF数学运算数据类型TF的数据基础是张量,零维的张量是一个标量(Scalar),二维张量是一个向量,三维张量是一个矩阵,随之还有四维甚至更高维度张量。通常我们使用tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const')创建一个普通张量,v
- tensorflow--session
潘雪雯
矩阵相乘importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#meth
- tensorflow
护国寺小学生
#1、创建图,启动图importtensorflowastf#创建两个常量op:m1,m2m1=tf.constant([[1,2,3],[2,3,4]])m2=tf.constant([[3,5],[2,3],[4,5]])print(m1,m2)#创建矩阵乘法opp=tf.matmul(m1,m2)print(p)#创建会话,启动默认图sess=tf.Session()#调用运行图的方法:ru
- TensorFlow2实战-系列教程1:回归问题预测
机器学习杨卓越
TensorFlowtensorflow回归人工智能深度学习
TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、环境测试importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__打印结果‘2.10.0’x1=[[1,9],[3,6]]x2=tf.constant(x1)print(x1)print(x2)打印
- Tensorflow之张量
HeoLis
计算模型例子:importtensorflowastf#tf.constant是一个计算,这个计算的结果为一个张量,保存在变量a中。a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")result=tf.add(a,b,name="add")print(result)输出结果:Tensor("add:0",shape=
- tensor转换为list_tensor和numpy的互相转换的实现示例
weixin_39792686
tensor转换为list
tensor和numpy的互相转换的实现示例要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:importtensorflowastfimg1=tf.constant(value=
- Session
cb_guo
importtensorflowastfimportnumpyasnp#去掉警告信息importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1=tf.constant([[3,3]])matrix2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#m
- 深度学习笔记(四)——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现
絮沫
深度学习深度学习笔记分类
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课TF2基础常用函数1、张量处理类强制数据类型转换:a1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(a1)a2=tf.cast(a1,tf.int64)#强制数据类型转换print(a2)查找数据中的最小值和
- tensorflow最基础操作
Xfyyzy
tf.ones:传入shape,创建一个张量,值都为1tf.ones_like:传入一个张量,将张量中的数都变成1tf.zeros:传入shape,创建一个张量,值都为0tf.zeros_like:传入一个张量,将张量中的数都变成0tf.constant:1.传入一个数据,将之转化成tensorflow支持的类型x=tf.constant((1.0,6.0,2),dtype=tf.float32)
- tf.stack
yalesaleng
tf.stack(values,axis=0,name='stack')Forexample:x=tf.constant([1,4])y=tf.constant([2,5])z=tf.constant([3,6])tf.stack([x,y,z])#[[1,4],[2,5],[3,6]](Packalongfirstdim.)tf.stack([x,y,z],axis=1)#[[1,2,3],[4
- 第二段Python代码
董洪杉
做火车真的好无聊,写端Python代码打发下无聊的时间:)>>>importtensorflowastf>>>hello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')>>>sess=tf.Session()>>>print(sess.run(hello))
- 01helloword
王涛_a3eb
importtensorflowastfhello=tf.constant('helloworld')sess=tf.Session()a=sess.run(hello)print(a)
- tf.debugging 模块介绍
qq_27390023
tensorflowpython
tf.debugging模块提供了一些用于调试TensorFlow代码的函数。以下是一些常见的tf.debugging模块中的函数以及相应的代码示例:1.tf.debugging.assert_equal:检查两个张量是否相等,如果不相等,则引发异常。importtensorflowastf#创建两个张量tensor_a=tf.constant([1,2,3])tensor_b=tf.consta
- tensorflow和pytorch都分别存在CPU和GPU版本
喝凉白开都长肉的大胖子
经验技巧深度学习tensorflowpytorch人工智能
TensorFlow和PyTorch都有专门为CPU和GPU优化的版本。它们之间的代码在某些方面有一些不同,但通常可以相对容易地进行转换。以下是一些主要的区别和转换规则:特性/操作TensorFlowPyTorch转换规则张量创建tf.constant()torch.tensor()创建张量时,两者语法相似,但注意torch.tensor()默认使用float32,而tf.constant()的类
- tesorflow中的Graph对象
forsch
创建图对象importtensorflowastfimportnumpyasnpa=tf.constant(123)print(a.graph)print(tf.get_default_graph())当tensorflow库被加载时,即使用户没有显示地创建一个图,他也会自动创建一个图对象,并将其作为默认的额数据流图。创建显示图importtensorflowastfimportnumpyasnp
- 8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播
Ashen_0nee
tensorflow学习python
文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1:computeloss2、Step2:computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1:XandY2、Step2:networkstructure3、Step3:循环计算Loss、梯度并更新参数三、数据类型1、tf.constant()2、TensorProperty(1)、.device(2)、.numpy()(
- Tensorflow中张量(Tensor)打印信息中shape字段的理解方式
Ly.Leo
tensorflowtensorflow深度学习人工智能
关于一个张量的shape的理解,可以参考《tensorflow中张量维度—Shape参数理解》这篇博文,该博文讲的已经比较全面。我在这里补充一下:一个Tensor的打印信息中shape=()表示该张量是标量(scalar)一个Tensor的打印信息中shape=(n,)表示该张量是一个1维张量(如:tf.constant([1,2,3,…,n])),即该张量只有1对[],访问其中的某个单个数字,需
- Tensorflow VS Pytorch基础语法与操作
伟大工匠的小学徒
深度学习框架pytorchtensorflow深度学习
深度学习框架学习系列:TensorflowVSPytorch基础语法与操作文章目录深度学习框架学习系列:TensorflowVSPytorch基础语法与操作前言一、Tensorflow1.1.常量(tf.constant())1.1.1.常量的表示1.1.2.常量的操作1.2.变量(tf.Variable)1.3.Tensorflow的数学运算二、Pytorch的基本操作2.1.张量介绍2.2.张
- tensorflow学习笔记--张量和基本运算
Yohance0_0
tensorflow框架学习深度学习
张量张量的阶和数据类型(1)张量的属性:graph:张量所属的默认图op:张量的操作名name:张量的字符串描述shape:张量形状一维{5}二维{2,3}三维{2,3,4}importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.constant(5.0)graph=tf.get_default_graph()p
- tensorflow学习笔记----2.常用函数1
qq_35821503
tensorflow深度学习
1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名,dtype=数据类型)x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(x1)x2=tf.cast(x1,dtype=tf.int32)print("x2=",x2)运行结果:2.计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)print("min=",tf.reduce_min(x
- 深度学习框架TensorFlow.NET之数据类型及张量2(C#)
zxy2847225301
机器学习图像处理C#C#编程深度学习tensorflow人工智能C#张量数据类型
环境搭建参考:深度学习框架TensorFlow.NET环境搭建1(C#)-CSDN博客由于本文作者水平有限,如有写得不对的地方,往指出声明变量:tf.Variable声明常量:tf.constant下面通过代码的方式进行学习一数据类型学习1.1数据类型输出及运算(包括变量及常量的声明及操作)usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSyste
- tf.assign 的使用
守望者_c703
近日在使用tensorflow的过程中,对于tf.assign函数使用有点迷惑,经过仔细看API才发现这函数的妙处。tf.assign(ref,value,validate_shape=None,use_locking=None,name=None)函数完成了将value赋值给ref的作用。其中:ref必须是tf.Variable创建的tensor,如果ref=tf.constant()会报错!同
- 1.使用tensorflow
歌者文明
tensorflow人工智能python
1.张量和操作tensorflow对张量的操作实际上和numpy差不多,不够有所差距,numpy的数据可以随时被修改,但是tensorflow的数据要分情况。(1).使用tf.Constant()a=tf.Constant([[1,2,3],[4,5,6]])这个矩阵就是2*3的矩阵,但是它无法被修改,只能读取。除了不能修改,其实和numpy的使用方法比如查看它的大小也可以用:a.shape索引方
- tensorboard启动教程
辰
tensorflowtensorboard
importtensorflowastfwithtf.name_scope('graph')asscope:matrix1=tf.constant([[3.,3.]],name='matrix1')#1rowby2columnmatrix2=tf.constant([[2.],[2.]],name='matrix2')#2rowby1columnproduct=tf.matmul(matrix1,
- 38 深度学习(二):tensorflow基础介绍
Micoreal
个人python流程学习深度学习tensorflow人工智能
文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数(略)自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd#constant是常量张量不能进行再次assign改值t=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])#转换为nump
- 二次函数求最小值
small瓜瓜
importtensorflowastfx=tf.constant(3.0)y=tf.constant(2.0)r=tf.constant(.1)whileTrue:withtf.GradientTape(persistent=False)astape:tape.watch([x,y])y=5*x**2-3*x+10dy=tape.gradient(y,x)x-=dy*rprint(dy,x,y)
- 张量-序列比较与索引提取
艺术就是CtrlC
常见知识点tensorflow人工智能python深度学习
tf.argmin(input,axis,name=None)该函数用于返回input中最小值的索引indextf.argmax(input,axis,name=None)该函数用于返回input中最大值的索引index示例代码如下:importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()a=tf.constant([[1,8,3],[4,5,6
- 张量-复数操作函数
艺术就是CtrlC
常见知识点tensorflowpython人工智能深度学习矩阵
tf.complex(real,imag,name=None),该函数用于将两实数转化为复数。示例代码如下:importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()real=tf.constant([2.25,3.25],dtype=tf.float64)imag=tf.constant([4.75,5.75],dtype=tf.float64)
- 张量-矩阵操作函数
艺术就是CtrlC
常见知识点矩阵线性代数tensorflowpython人工智能深度学习
tf.diag(diagonal,name=None),该函数返回一个给定对角值得对角tensor。示例代码如下:importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()diagonal=tf.constant([2,3,4,5])withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.diag(diagonal)))t
- tensorflow-算术运算和函数间的关系
陈昊-1
Tensorflow
importtensorflowastfa=tf.Variable(3.0)b=tf.constant(4.2)c=tf.add(a,b)#张量间的普通加法也会转换成tf.add这种节点d=a+be=tf.mul(a,b)#张量间的普通乘法也会转换成tf.mul这种节点f=a*binit=tf.global_variables_initializer()withtf.Session()assess
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc