- TensorFlow
小王爱写BUG
classStudent(object):def__init__(self,name,score):self.name=nameself.score=scoreself指的是类实例对象本身(注意:不是类本身)。y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce
- TensorFlow中常用的损失函数
GarryLau
Tensorflowlossfunction
TensorFlow的tf.nn模块里的损失函数:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2()importtensorflowastflabels=[[0.2,0.3,0.5],[0.1,0.6,0.3]]logits=[[2,0.5,1],[0.1,1,3]]logits_scaled=tf.nn.softmax(logits)result1=tf.n
- 基础神经网络“组件”----激励函数
采香行处蹙连钱
深度学习常见激励函数总结参考文献:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/71524713sigmoid优点:简单,良好的非线性映射,但是也有致命的问题,就是梯度消失.所以现代的神经网络架构很少用他了。tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)作用:计算softmax激活值参数:logits:非空的tens
- TensorFlow学习笔记1.9:tf.nn.softmax()
HBU_DAVID
tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)Computessoftmaxactivations.(deprecatedarguments)计算softmax激活。(有弃用的参数)SOMEARGUMENTSAREDEPRECATED.一些参数被弃用Theywillberemovedinafutureversion.它们将在未来的版本中被删除I
- tf.nn.softmax参数详解以及作用
dovert
数据仓库
tf.nn.softmax参数详解以及作用tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)logits:一个非空的Tensor。必须是下列类型之一:half,float32,float64axis:将在其上执行维度softmax。默认值为-1,表示最后一个维度name:操作的名称(可选)dim:axis的已弃用的别名返回:一个Tensor,与lo
- KLD Loss( tf.nn.softmax, torch.nn.functional.softmax, log_softmax, kl_div) 计算技巧(一)
老光头_ME2CS
深度学习PytorchTensorflow学习笔记pytorchtensorflow深度学习
最近在比较不同模型的性能,发现虽然文献中使用的相同的指标,比如KLD。但是数据的处理方式却存在着差异,这会导致最后的数据并不具有直接可比性。这里记录下,其中的一些值得记住的细节。主要涉及的API包括tf.nn.softmax,torch.nn.functional.softmax,log_softmax,kl_div文章目录二维数据输入数据前处理tf.nn.softmaxtorch.nn.func
- 【Tensorflow学习一】神经网络计算过程: 搭建第一个神经网络模型
Chen的博客
Tensorflowtensorflowpython学习
文章目录创建张量Tensor:常用函数理解axistf.Variable变量标记为“可训练”tensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数tf.GradientTape某函数对指定参数进行求导运算enumerate枚举tf.one_hot独热编码tf.nn.softmax激活函数softmaxassign_sub参数自更新tf.argmax最大值索引神经网络实现鸢
- 【机器学习】nce_loss
littlemichelle
机器学习机器学习
目录一、前置知识二、理论回顾LogisticRegression三、NoiseContrastiveEstimation举例四、特别注意五、NCEintensorflow一、前置知识【机器学习】tf.nn.softmax【机器学习】sampledsoftmaxloss因为我觉得nceloss是这几个里面最难理解的。Noise-contrastiveestimationnceloss与sampled
- 狐皮克 作业8
狐皮克
作业1.好好回想一下,小时候呆呆看过什么。挑选一个印象或一幅画面写出来。照片来自lemerg.com小时候呆呆看过什么已经想不起了,不过最近的情景倒是很新鲜。编程的某些函数需要下功夫记住细节。是全称还好办,但缩写就很头疼。比如下面这样:tf.nn.softmax()其中tf,nn很难记,虽然知道是tensorflow,neuralnetwork的缩写,softmax就更是完全记不住,就算用图片记忆
- tf.nn.softmax参数详解以及作用
啊!我的小心脏
深度学习深度学习
tf.nn.softmax参数详解以及作用tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)logits:一个非空的Tensor。必须是下列类型之一:half,float32,float64axis:将在其上执行维度softmax。默认值为-1,表示最后一个维度name:操作的名称(可选)dim:axis的已弃用的别名返回:一个Tensor,与lo
- tf.nn.softmax
dopami
关于softmax的详细说明,请看Softmax。通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。通过公式可以看出当月分类的个数变为2时,Softmax回归又退化为logistic回归问题。下面的几行代码说明一下用法#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfA=[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0]wit
- tensorflow 多分类
Take your time_
Tensorflow
3类hypothesis=tf.nn.softmax(tf.matmul(X,W)+b)cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(Y*tf.log(hypothesis),axis=1))logits=tf.matmul(X,W)+bcost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=lo
- TensorFlow2的tf.sigmoid()函数、tf.nn.softmax()函数和tf.tanh()函数
进击的Explorer
TensorFlow2.×
1、tf.sigmoid函数应用sigmoid函数可以将输出压缩至0~1的范围计算公式为f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1tf.sigmoid()的函数的用法为:tf.sigmoid(x,name=None)参数说明:x:类型为float16,float32,float64,complex64,orcomplex128的tensorname:
- TensorFlow模型op的保存和加载(含演示代码)
ShadowN1ght
TensorFlow使用技巧
上一篇博文《TensorFlow模型参数的保存和加载》介绍了如何保存和加载TensorFlow模型训练参数,保存对象主要是Tensor/Variables。这一节我们介绍如何保存和复用op。和Tensor一样,保存op需要在训练时为op指定名字,如下所示:softmax=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b,name="op_softmax")在识别阶段,调用get_ope
- TensorFlow知识点备忘1(随学习更新)
XS30
TensorFlow
PS:本人初学,技术菜的抠脚,本博客仅对学习过程中遇到的知识点进行总结,如有错误,还望指出,谢谢。1、Softmax层功能:实现对神经网络输出结果进行归一化处理,将各结果概率限制在(0-1),并且概率和为1,同时对结果的置信度,转换为正值(使用以e为底的指数函数实现)。归一化公式见下图1实现1:out1=tf.random.normal([1,3])out2=tf.nn.softmax(out1,
- Tensorflow实现Softmax回归
空字符(公众号:月来客栈)
Tensorflow入门指南
1前言在上一篇文章中笔者介绍了如何通过Tensorflow来实现线性回归。在接下来的这篇文章中,笔者将会以FashionMNIST数据集为例来介绍如何用Tensorflow实现一个Softmax多分类模型。在这篇文章中,我们会开始慢慢接触到Tensoflow中用于实现分类模型的API,例如tf.nn.softmax(),softmax_cross_entropy_with_logits_v2等。2
- tf.nn.softmax的axis的理解
guotong1988
TensorFlow
importtensorflowastftf.enable_eager_execution()ones=tf.ones(shape=[2,3])temp1=tf.nn.softmax(ones,axis=0)#列print(temp1)temp2=tf.nn.softmax(ones,axis=1)#行print(temp2)打印结果:tf.Tensor([[0.50.50.5][0.50.50.
- 损失函数(MSE和交叉熵)
Aliz_
DeepLearning
全连接层解决MNIST:只是一层全连接层解决MNIST数据集神经网络的传播:讲解了权重更新的过程这个系列的文章都是为了总结我目前学习的积累。损失函数在我文章的网络中,我利用MSE(mean-squareerror,均方误差)作为损失函数,softmax作为激活函数。prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)loss=tf.reduce_mean(tf.sq
- TensorFlow 日常
TeeEye
TensorFlow
TensorFlow今日心得数值溢出相关数值溢出相关损失函数(交叉熵)公式:Loss=−1n∑(y^ilog(yi))Loss=-\frac{1}{n}\sum(\haty_ilog(y_i))Loss=−n1∑(y^ilog(yi))即如果yiy_iyi过小,接近于0,那么数值会溢出.一般而言yiy_iyi是tf.nn.softmax(logit)的结果,因此Logit的尺度差异不能过大所以一般
- 单层NN中使用adam算法
律动的时间线
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b=tf.Variable(tf.zeros([10]))y=tf.matmul(x,W)+by_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax
- TensorFlow学习笔记(二)ReLU、Softmax、Cross Entropy
雪球行动唐晓阳
ReLU是常用在隐藏层的激活函数,Softmax是常用在输出层的激活函数,CrossEntropyReLU数学公式:f(x)=max(x,0)当x小于0时,y=0,当x>=0时,y=x。Softmax数学公式:Softmax示例将任意一组输入,压缩为一组和为1的数。TensorFlow实现:x=tf.nn.softmax([1.2,0.9,0.4])CrossEnropyCrossentropyl
- 深度学习论文中常见loss函数汇总(tensorflow代码实现)
David-Chow
深度学习
1、Softmax交叉熵损失函数(多分类)参考(1)定义defget_softmax_loss(features,one_hot_labels):prob=tf.nn.softmax(features+1e-5)cross_entropy=tf.multiply(one_hot_labels,tf.log(tf.clip_by_value(prob,1e-5,1.0)))#tf.clip_by_v
- tensorflow常用函数之tf.nn.softmax
chigu2184
文章来源:http://www.datacups.com/post/35关于softmax的详细说明,请看Softmax。通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。通过公式可以看出当月分类的个数变为2时,Softmax回归又退化为logistic回归问题。下面的几行代码说明一下用法# -*- coding: utf-8 -*-import ten
- 笔记 - tensorflow用法:tf.nn.softmax的用法
chen_holy
tensorflow编程
总结tf.nn.softmax(…)需要什么样的输入tf.nn.softmax(…)输出是什么softmax本身想干什么importtensorflowastfX=tf.constant([[1,2,3],[3,2,4]],dtype=tf.float32)W=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)bias=tf.constant([1,
- TensorFlow 深度学习损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
duanlianvip
TensorFlow深度学习
在学习深度学习时,遇到一个疑惑,不同的训练场景使用的损失函数有所不同:有的训练场景A使用先softmax再交叉熵:#y为预测值;y_为标签值y=tf.nn.softmax(logits)cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),axis=1))有的场景B却使用:#logits为预测的输出;y_为标签值cross_entropy
- 对tf.nn.softmax的理解
自律者自由
机器学习
Softmax的含义:Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为(0,1)之间的值,由于其中采用指数运算,使得向量中数值较大的量特征更加明显。如图所示,在等号左边部分就是全连接层做的事。W是全连接层的参数,我们也称为权值;W是全连接层的参数,是个T*N的矩阵,这个N和X的N对应,T表示类别数,比如你进行手写数字识别,就是10个分类,那么T就是10。X是全连接层的输入,也就是特征。从图上可
- tf 实现 LR
cookyo
#参数初始化x=tf.placeholder('float',[None,784])#None表示数量未知或者无限y=tf.placeholder('float',[None,10])W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b=tf.Variable(tf.zeros([10]))#逻辑回归模型actv=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)#代价
- tf.nn.softmax(x, axis)里axis起什么作用?
cofisher
tensorflow深度学习
在处理多分类问题时,tf.nn.softmax(x,axis)函数是一定要使用的,那么这里的axis到底有什么用呢?二维数组首先,我们来看在二维数组中的情况:A=np.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])A=tf.cast(A,tf.float32)A当我们将这个数组输入softmax层后,我们改变axis来查看输出结果的不同:tf.nn.softmax
- softmax以及交叉熵
风痕依旧
深度学习
softmax计算方式为数组中的每一项分子是e的xi次方,分母是e的xi次方求和,所以softmax数组的和为1代码实现:importtensorflowastfa=tf.cast([1,2,3,4,5],dtype=float)b=tf.nn.softmax(a)withtf.Session()assess:c=sess.run([b])print(c)交叉熵交叉熵是预测后在softmax基础上
- Tensorflow入门2(模型训练,模型评估)
ZZMJ_F
深度学习与计算机视觉
模型训练接着上一节,模型已经用y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)实现,现在来训练它,但是怎么才能知道训练得好不好呢?所以我们需要定义一个指标来评估模型的好坏,然后让这个指标最小,这个指标一般是成本(cost)或损失(loss),不过这两种方式其实也是一样的。常用的一个好用的成本函数叫交叉熵(cross-entropy)(感觉回到了高等热力学)。交叉熵产生于信息论里面
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置