- TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type Tensor which has no callable sqrt met
Gty_gtygty
tensorflow
使用tensorflow时出现的一错误利用CNN预测时,计算均方根误差报错如下:cross_entropy=np.sqrt(tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])))错误如下:TypeError:loopofufuncdoesnotsupportargument0oftypeTenso
- 终于弄懂tf.reduce_sum()函数和tf.reduce_mean()函数
半个女码农
神经网络TensorFlowTensorFlowreduce_sumreduce_mean
参考博客:1.https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/1254266422.https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-5y4d2i2n.html3.https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826在学习搭建神经
- 一个小的实例
记事本的记事本
importtensorflowastfimportnumpyasnp#使用numpy生成100个随机点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y)
- tensorflow损失函数均方误差怎么计算
笨爪
在TensorFlow中,均方误差(MeanSquaredError,MSE)损失函数的计算方式为:importtensorflowastf#定义预测值和真实值pred=tf.constant([1,2,3])true=tf.constant([0,2,4])#计算均方误差mse=tf.reduce_mean(tf.square(pred-true))#输出结果print(mse.numpy())
- tensorflow.keras.backend.mean() 与 tf.reduce_mean()
可豌豆
tensorflowpython
初学tensorflow2.0发现tf算张量的平均值竟然有两个函数,我觉得这对初学者一点都不友好,搞不清有啥区别,不知道应该用哪一个并且在tensorflow2.0中已经没有tf.math.mean()了,但是还有tf.math.reduce_mean(),当然,加不加这个.math都一样了先贴上官方的解释1.tf.reduce_meanreduce_mean(input_tensor,axis=
- 【python】axis 的形象化理解
bryant_meng
Python
大开眼界,4D5D6D最近一次修订时间为2020-10-19文章目录np.argmax()tf.reduce_mean()np.transpose()np.argmax()np.argmax()功能是,返回某维度中最大值的下标,借此机会,我们好好分析下axiseg二维情况1np.argmax(prediction,1)返回每行最大值的下标np.argmax(prediction,0)返回每列最大值
- Tensorflow笔记 3.3 反向传播
CCWUCMCTS
概念反向传播训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。均方误差loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播的训练方法三种方式,见代码。学习率参数更新幅度。实战loss#coding:utf-8#0导入模块,生成模拟数据集。importtensorflowastfimportnumpyasnpBA
- Tensorflow学习笔记(二)
繁盛天地橘
激活函数relusigmoidtanhNN复杂度多用NN层数和NN参数的个数来表示损失函数1.均方误差(meansquareerror)loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))MSE计算公式2.自定义损失函数举例:大于正确值损失cost,小于正确值损失profitloss=tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y_,y),(y_
- 02 CNN手写数字识别
犬夜叉写作业
cnn:进行卷积运算(首先许定义权重w和偏移b)#cnn:1卷积#ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool(激励函数+矩阵卷积加法)#C:激励函数+矩阵乘法加法(A-》B)#C:激励函数+矩阵乘法加法(A-》B)+softmax(矩阵乘法加法)#loss:tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2))#loss:code#1importimporttensor
- 用tensorflow做线性回归
圣_狒司机
简述用Tf做线性回归有点小题大做了么,其实关键点只是练习优化器的使用,loss=tf.reduce_mean((y-y_data)**2)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train=optimizer.minimize(loss)tf的这三句话比自己造轮子至少省了一个月时间。代码importtensorflowastfimportn
- [tensorflow笔记]-tensorflow实现带mask的reduce_mean
黄然大悟
Tensorflow&Kerastensorflowreduce_meanmask平均
在使用tensorflow处理一些tensor时,有时需要对一个tensor取平均,可以使用tf.reduce_mean操作,但是这个没法处理带有mask的tensor数据,本文主要就是利用tensorflow的基本操作实现带mask的平均。tf.reduce_mean比如我们的数据是3维tensor,shape=(B,N,H),B表示batch_size、N表示最大长度、H表示向量维度,这样的3
- SparseCategoricalCrossentropy
琥珀彩
tensorflowtensorflow
importtensorflowastfimportnumpyasnpy_true=tf.constant([1,2])y_pred=tf.constant([[0.05,0.95,0],[0.1,0.8,0.1]])loss=tf.reduce_mean(tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true,y_pred))scce=tf.
- 神经网络常用损失函数loss
VictorHan01
tensorflow
神经网络中常用以下三种损失函数:均方误差:MSE(y_,y)=(Σn(y–y_)2)/n其中y_代表标准值,y代表预测值Tensorflow代码:Loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_,y))自定义损失函数:Loss=Σnf(y_,y)如,将损失定义为分段函数:其中profit、cost为常数,y_代表标准值,y代表预测值Tensorflow代码:Loss=tf.redu
- tensorflow05——关于帮助理解【损失函数】的一个实例
Fortunate.F
tensorflow深度学习pythontensorflow
酸奶日销量y(预测值)x1,x2是两个影响日销量的因素【现在需要探讨y与x1和x2的关系】损失函数:使用mse-均方误差损失函数tf表达式为:lose_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))(y_真实值,y预测值),损失函数就是计算真实值与预测值之间的距离,所以越小越好建模前应当预先采集的数据有每日的x1,x2和当日真实销量y_(真实值)【数据集准备】为了方便实验随
- 第二讲-神经网络优化-损失函数
loveysuxin
Tensorflowtensorflowpython
5、损失函数损失函数是前向传播计算出的结果y与已知标准答案y_的差距。神经网络的优化目标,找出参数使得loss值最小。本次介绍损失函数有:均方误差(mse,MeanSquaredError)、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差(y_表示标准答案,y表示预测答案计算值)tensorFlow:lose_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y-y’))示例:预
- 神经网络优化学习-——损失函数 学习率
fendon@l
损失函数(loss):预测值y与已知答案y_的差距:NN优化目标:loss最小;1.mse(均方误差)2自定义3.ce(CrossEntropy)均方误差mse:loss_mse=tf.reduce_mean(tf.aquare(y_-y))学习率:设置合适的学习率很重要(固定的学习率)定义指数下降学习率:学习率随着训练轮数变化而动态更新Tensorflow的函数表示为:global_step=t
- 关于在机器学习中交叉熵和相对熵的问题
wqpanic
机器学习交叉熵相对熵机器学习损失函数
关于在机器学习中交叉熵和相对熵的问题记录一下在学习当中的问题和解决结果。在学到神经网络时,通常的损失函数都由交叉熵来描述,如下:cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)))但通常情况下,在机器学习中相对熵是可以替换交叉熵的。具体解释看链接:如何通俗的解释交叉熵与相对熵?我就想既然通常“相对熵”也可称为“交叉熵”,因为真实分布p
- `loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl
张炳远
tensorflowpythontensorflowpython
losspassedtoOptimizer.compute_gradientsshouldbeafunctionwheneagerexecutionisenabl1、错误原因:这是因为tensorflow版本的问题,tensorflow1和tensorflow2中的代码略有不同,更换部分代码即可2、tensorflow1出错的代码loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_
- tensorflow中shape和axis的理解
小菜
tesnforflowtensorflowpython深度学习
tensofrflow中有很多api都可以传入axis作为参数如tf.reduce_mean(A,axis=0)我们可能大概理解axis是索引维度的参数,但是具体对应关系并不清楚。下面我们举个例子就能很好理解:首先我们创建一个2维的张量:A=tf.reshape(tf.range(20),(5,4))print(A)tf.Tensor([[0123][4567][891011][12131415]
- 深度学习-tensorflow1.x:平均值(reduce_mean)与求和(reduce_sum) 小白理解 代码实现 Tensorflow1.x 和 Numpy
茫茫人海一粒沙
tensorflowtensorflow深度学习
用Tensorflow1.x和Numpy代码实现均值(reduce_mean)在Tensorflow1.x中,求均值是用下面这个方法tf.reduce_mean(input_tensor,axis,keepdims,name,reduction_indices,keep_dims)而Numpy中求均值是用np.mean(x)方法用Tensorflow与Numpy分别实现均值importtensor
- TensorFlow笔记_常见函数
精灵耶
深度学习tensorflow深度学习人工智能
1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名,dtype=数据类型)2.计算张量维度上元素的最小值/最大值tf.reduce_min(张量名) tf.reduce_max(张量名)3.计算张量沿着指定维度的平均值/和tf.reduce_mean(张量名,axis=操作轴)tf.reduce_sum(张量名,axis=操作轴)4.将变量标记为“可训练”,被标记的变量会在反向传播中记录梯
- tensorflow和pytorch的对应函数。
程序小K
神经网络tensorflowpytorch
tf.math.square----------torch.powtf.reduce_sum()---------torch.sumtf.boolean_mask----------torch.masked_select(必须是bool值)tf.reduce_mean()---------torch.meantf.cast()----------x.type()orx.to()tf.stack()
- 从0开始的深度学习——【tensorflow】一些常用的基本函数
go_bananas
深度学习tensorflow
类型转换:tf.cast(张量名,detype=数据类型):将一种类型的tensor转化为另一种类型的tensor最大值,最小值,均值:tf.reduce_min(张量名)#返回最小值tf.reduce_max(张量名)#返回最大值tf.reduce_mean(张量名)#返回均值tf.argmax(张量名,axis=操作轴):返回张量沿着指定维度的最大值的索引号(下标)指定操作方向:详情见代码:i
- 注意力机制的两种模块SEblock 和 CBAM模块
qxq_sunshine
深度学习理解篇
1.SENet模块defSE_moudle(input_xs,reduction_ratio=16.):shape=input_xs.get_shape().as_list()se_module=tf.reduce_mean(input_xs,[1,2])#第一个Dense:shape[-1]/reduction_ratio:即把input_channel再除以reduction_ratio,使c
- loss出现Nan的解决办法(梯度爆炸)
zhenggeaza
1、加入gradientclipping:例如用的是交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话,最后softmax层输出y_conv的取值范围在[0,1]页就是说允许取0值,有log(0)出现很有可能出现nan,cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y_conv
- TF计算操作
想飞的大兔子
导入TensorFlow包importtensorflowastftf.argmax()返回最大值的位置eg:t1=[2,1,8]t2=[[3,4,8],[2,9,4]]tf.argmax(t1,1)==>2tf.argmax(t2,1)==>[2,1]tf.matmul()矩阵乘法tf.reduce_sum()求和tf.reduce_mean()求平均值tf.equal()判断预测类别是否正确t
- tensorflow学习笔记——summary
wxsy024680
tensorflow学习笔记tensorflow深度学习
神经网络像一个黑盒,我们无法解释清楚单个权重或偏置对输出的影响,但如果我们可以得到权重和偏置在训练过程中的变化趋势,对它们有一个宏观认识,也是不错的。运用summary就可以实现上述目的,具体如下:1、定义summary,如mean=tf.reduce_mean(w1)stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(w1-mean)))tf.summary.scal
- tf.reduce_mean 降维求平均值
QIQI_DS
tensorflow
Aliases:tf.math.reduce_meantf.reduce_meandefineDefinedintensorflow/python/ops/math_ops.py.Computesthemeanofelementsacrossdimensionsofatensor.(deprecatedarguments)SOMEARGUMENTSAREDEPRECATED.Theywillber
- BERT fine-tune,loss不下降,训不动,固定分类到一类
guotong1988
自然语言处理NLPTensorFlow
语料应该没问题,不restore任何东西的话,都有效果。模型换成google官方bert,分类器代码不变,没问题。解决方案把bert_output=bert_model.get_pooled_output()改为bert_output=tf.reduce_mean(bert_model.get_sequence_output()[:,1:,:],1)
- tf.reduce_mean函数
_洋_
python
tf.reduce_mean()函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor中的某一维度)上的平均值,主要用于降维或者计算tensor(图像)的平均值。reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)input_tensor:输入的tensoraxis:指定的轴,ax
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http