- tf.nn.embedding_lookup() 详解
xingzai
tf.nn.embedding_lookup()的用途主要是选取一个张量里面索引对应的元素。原理 假设一共有个物体,每个物体有自己唯一的id,那么从物体的集合到有一个trivial的嵌入,就是把它映射到中的标准基,这种嵌入叫做One-hotembedding/encoding. 应用中一般将物体嵌入到一个低维空间,只需要在compose上一个从到的线性映射就好了。每一个的矩阵都定义了一个从到的
- TensorFlow-HasTable: 特征ID映射集成TF中
我就算饿死也不做程序员
pythontensorflowpythontensorflow深度学习机器学习
相信很多同志,在做深度学习模型的过程中,往往会需要将特征的原始值映射为数值类型的ID,然后再通过tf.nn.embedding_lookup转化为dense向量。最终,在上线的时候,映射关系一般保存为哈希表(dict),但如果特征很多,那么管理起来就很麻烦。今天这篇博客会讲述《如何将这个过程在tensorflow实现》!MutableHashTable首先,先附上官方的API文档tf.contri
- tf.nn.embedding_lookup()
hibernate2333
tensorflow
官网APItf.nn.embedding_lookup|TensorFlowCorev1.15.0https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/nn/embedding_lookup参数tf.nn.embedding_lookup( params,ids,partition_strategy='mod',name=N
- tf.nn.embedding_lookup
嘻嘻口_口
tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)查找张量中序号为ids的params:可以是张量,也可以是数组(embedding矩阵)ids:params=[[0,0,0,0],[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6]
- tensorflow中embedding_lookup()用法
62ba53cbc93c
embedding=tf.nn.embedding_lookup(w,[1,2,0])withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(embedding))第一个参数w是所有词汇的词向量,例如,词汇表有8000个词w的维度就是(8000,300)其中300是词向量的维度第二个参数是一个
- tf.nn.embedding_lookup() 函数的用法
谁陪你落日流年
深度学习
函数tf.nn.embedding_lookup():简要说明tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(params,ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引。实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embeddingdata中的对应的行下的ve
- TensorFlow-tf.nn.embedding_lookup()函数解析
业余狙击手19
#TensorFlow其他
眼看千遍,不如手动一遍,看了原文再手动整理一遍,代码实际操作一遍,加深理解。相当于高中时做的笔记了。tf.nn.embedding_lookup的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素原型:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None
- tf.nn.embedding_lookup函数以及对嵌入表示的理解
.我心永恒_
深度学习tensorflowtensorflow嵌入查表
假设有一组分类,总共有5个类别,我们对所有类别进行哑编码(one-hot),则编码后[1,0,0,0,0]为类别1,[0,1,0,0,0]为类别2,[0,0,1,0,0]为类别3,[0,0,0,1,0]为类别4,[0,0,0,0,1]为类别5.若类别过多,该如何处理?我们用one-hot表示,就有可能使得训练参数过于庞大,而且不能表示不同类别之间的相似度,于是我们想到了嵌入(Embeding)方式
- tf.nn.embedding_lookup
青松愉快
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embedding通俗易懂说就是将word映射为向量。对自然语言处理中需要让机器理解word与word之间的关系,例如法国对应巴黎、中国对应北京,就需要用到embedding技术使词与词产生的向量之间存在某种联系(例如意思相近的词产生的向量在空间上更加接近等等)。这些都是后话。这里只记录tensorflow中关于embedding给出的一个函数embedding_lookuptensorflow官
- 深度学习-函数-tf.nn.embedding_lookup 与tf.keras.layers.Embedding
茫茫人海一粒沙
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embedding函数用法1.one_hot编码1.1.简单对比1.2.优势分析:1.3.缺点分析:1.4.延伸思考2.embedding的用途2.1embedding有两个用途:1、降维,如下图:2*6矩阵乘上6*3矩阵,得到2*3矩阵,维数减少2、升维,原理同上3.embedding的原理4.embedding的作用5.embedding的生成6.embedding的使用6.1.tf.nn.e
- tf.nn.embedding_lookup()的用法
小杨算法屋
tensorflowtensorflow深度学习
函数:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)参数说明:params:表示完整的嵌入张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量ids:一个类型为int32或int64的Tensor,包含要在par
- tensorflow基础知识-显示张量具体值
weixin_42522567
tensorflow学习tensorflowpython人工智能
显示张量的具体值a=tf.random.normal([4,4],mean=0.1,stddev=1)withtf.Session()assess:print(sess.run(a))显示变量的具体值:user_embeddings=tf.nn.embedding_lookup(user_emb_matrix,user_indices)init=tf.global_variables_initia
- 对 tensorflow 中 tf.nn.embedding_lookup 函数的解释
dielucui7698
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http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-doembedding_lookupfunctionretrievesrowsoftheparamstensor.Thebehaviorissimilartousingindexingwitharraysinnumpy.E.g.
- 【2020-05-10】tf 学习笔记 (一)
BigBigFlower
tf.nn.embedding_lookup()#tf.nn.embedding_lookup(#params,表示完整的嵌入张量,或者除了第一维度之外具有相同形状的P个张量的列表,表示经分割的嵌入张量#ids,一个类型为int32或int64的Tensor,包含要在params中查找的id#partition_strategy='mod',指定分区策略的字符串,如果len(params)>1,则
- 136、TensorFlow的Embedding lookup
aihaotan8299
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importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_lookup(c,[1,3])withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(b))下面是上面代码的输出结果:2018-02
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UESTC_C2_403
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tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。例如:importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_lo
- tensorflow限制GPU使用
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c=np.random.random([5,8])#[vocab_size,embedding_size]embedding=tf.Variable(c)b=tf.nn.embedding_lookup(embedding,[1,4])#[batch_size,sentence_max_len](inputs)print(b.shape)#config=tf.ConfigProto()#confi
- tensorflow--embedding_lookup 和 embedding_lookup_sparse
cici_iii
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tf.nn.embedding_lookup(tensor,id)作用:选取一个张量里面索引对应的元素应用场景:单值离散特征的embedding,相当于one-hot编码用户\水果苹果香蕉草莓芒果西瓜木瓜火龙果user11000000user20001000user30000001importtensorflowastfimportnumpyasnpp=tf.Variable(np.arange(
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tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)上面方法中常用的是前两个参数:第一个参数x:指输入第二个参数kee
- TensorFlow中 tf.nn.embedding_lookup
yqtaowhu
importtensorflowastfsrc_vocab_size=10src_embed_size=5source=[1,3]withtf.variable_scope("encoder"):embedding_encoder=tf.get_variable("embedding_encoder",[src_vocab_size,src_embed_size],tf.float32)encod
- TensorFlow学习笔记(十)
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1.TensorFlow神经网络—符号嵌入操作描述tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy=’mod’,name=None,validate_indices=True)根据索引ids查询embedding列表params中的tensor值如果len(params)>1,id将会安照partition_strategy策略进行分割1、如
- tf.nn.embedding_lookup()用法
daisyyyyyyyy
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embedding_lookup()的用法关于tensorflow中embedding_lookup()的用法,在Udacity的word2vec会涉及到,本文将通俗的进行解释。首先看一段网上的简单代码:#!/usr/bin/env/python#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_ids=tf.placeholder(dtyp
- tensorflow 基础知识点(一)
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tf.reduce_sum()tf.nn.embedding_lookup()tf.matmul()归一化功能涉及函数:reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。具体参考:彻底理解tf.reduce_sum()tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_ind
- tf.nn.embedding_lookup
fanbo
关于这个接口,一直有疑惑,今天通过一个非常简单的例子简单理解了一下。原型:tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)在网上搜会发现基本都是假设ids只有一行,但是假如ids有若干行,会怎样?直接上代码:#-*-coding=utf-
- tf.nn.embedding_lookup记录
slade_sal
我觉得这张图就够了,实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embeddingdata中的对应的行下的vector。tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy='mod',name=None,validate_indices=True,max_norm=None)官方文档位置,其中,params是我们给出
- tf.nn.embedding_lookup
加勒比海鲜王
儿童节快乐,保留初心,砥砺前行embedding通俗易懂说就是将word映射为向量。对自然语言处理中需要让机器理解word与word之间的关系,例如法国对应巴黎、中国对应北京,就需要用到embedding技术使词与词产生的向量之间存在某种联系(例如意思相近的词产生的向量在空间上更加接近等等)。这些都是后话。这里只记录tensorflow中关于embedding给出的一个函数embedding_lo
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Goooooogle
https://blog.csdn.net/huahuazhu/article/details/771616681#encoding=utf-823importtensorflowastf45encode_embeddings=tf.constant([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0]])67input_ids=tf.constant([[1,1,0],[1,0,1],[1,0,1]
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ACTerminate
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tf.nn.embedding_lookup(params,ids)是用于查找在params中取出下标为ids的各个项importnumpyasnpimporttensorflowastfx=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])id1=tf.Variable([1,2],tf.int32)id2=tf.Variable([[1,2],[1,0]],tf.int32
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_白马
image.pngtf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(params,ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引,其他的参数不介绍。例如:ids只有一行:#c=np.random.random([10,1])#随机生成一个10*1的数组#b=tf.nn.embedding_l
- Tensorflow——tf.nn.embedding_lookup函数的用法
SpareNoEfforts
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是:选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。importtensorflowastf;importnumpyasnp;c=np.random.random([10,1])b=tf.nn.embedding_look
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
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(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
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Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
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二、好处
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三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs