- tf.clip_by_value()
yalesaleng
tf.clip_by_value(A,min,max):输入一个张量A,把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max。例如:importtensorflowastf;importnumpyasnp;A=np.array([[1,1,2,4],[3,4,8,5]])withtf.Session()assess:printsess.run
- 【TensorFlow2.0】(7) 张量排序、填充、复制、限幅、坐标选择
立Sir
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各位同学好,今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的一些操作。内容有:(1)排序tf.sort()、tf.argsort()、top_k();(2)填充tf.pad();(3)复制tf.tile();(4)限幅tf.clip_by_value()、tf.maximum()、tf.nn.relu()、tf.clip_by_norm();(5)根据坐标选择tf.where()那我们开始吧。1.
- tf.segment_sum()_ tf.while_loop()_ tf.clip_by_value()_ tf.tile()_ tf.unique_with_counts()
MissShihongHowRU
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这几天在阅读大项目LaneNet的损失函数计算部分时,遇到了许多未曾一见的tensorflow的函数,上网查找资料后做一个学习笔记。分段求和tf.segment_sum()1.14之后将它移到了math模块下tf.math.segment_sum(data,segment_ids,name=None)outputi=∑jdatajoutput_i=\sum_jdata_joutputi=∑jdat
- tensorflow内置函数与pytorch内置函数的对应 --- 持续更新
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AI/ML/DLPython
pytorch与tensorflowAPI速查表方法名称pytrochtensorflownumpy裁剪torch.clamp(x,min,max)tf.clip_by_value(x,min,max)np.clip(x,min,max)取最大值torch.max(x,dim)[0]tf.max(x,axis)np.max(x,axis)取最小值torch.min(x,dim)[0]tf.min(
- loss出现Nan的解决办法(梯度爆炸)
zhenggeaza
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Infinite &
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- Tensorflow 常用小方法汇总(持续更新)
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- Tensorflow 常用小方法汇总(持续更新)
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- tf.clip_by_value导数
wkk15903468980
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tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None)tf.clip_by_value()的作用是将t中小于某个数的值置为clip_value_min,将大于某个数的值置为clip_value_max。但是官网api介绍并没有讲它的导数如何处理。如果将其加到神经网络中进行训练,按照一般的理解,比如我的tensor是t=
- tf.clip_by_value() 用法
MrYH23
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tf.clip_by_value(v,a,b)功能:可以将一个张量中的数值限制在一个范围之内。(可以避免一些运算错误)参数:(1)v:input数据(2)a、b是对数据的限制。当v小于a时,输出a;当v大于a小于b时,输出原值;当v大于b时,输出b;例子:importtensorflowastfv=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])sess=tf.
- TensorFlow:tf.clip_by_value实现值域控制
Peanut_范
Tensorflow的学习
tf.clip_by_value(A,min,max)函数:输入一个张量A,把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min,大于max的元素值等于max。代码实现:importtensorflowastfA=tf.constant([1,2,288,20,100])value=tf.clip_by_value(A,10,255)withtf.Session()asse
- tf.clip_by_value 用法
kathryn0606
function
一个新手刚刚开始学习,各种坑。tf.clip_by_value(V,min,max),截取V使之在min和max之间importtensorflowastfimportnumpyasnpv=tf.constant([[1.0,2.0,4.0],[4.0,5.0,6.0]])result=tf.clip_by_value(v,2.5,4.5)withtf.Session()assess:print(
- tensorflow -- tf.clip_by_value用法
bboysky45
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tf.clip_by_value(A,min,max):输入一个张量A,把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max。目的是为了应对梯度爆发或者梯度消失的情况forexample:importtensorflowastfimportnumpyasnpA=np.array([[1,1,2,4],[3,4,8,5]])withtf.Ses
- tf.clip_by_value()
爱抠脚的coder
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函数原型: tf.clip_by_value(t,clip_value_min,clip_value_max,name=None)将一个张量的值限制在给定的最小值和最大值之间。对于给定的张量t,返回的张量与之有着相同的类型和相同的大小,只是它的值在clip_value_min和clip_value_max之间。任何比clip_value_min小的数设置成clip_value_min,任何比cli
- tf.clip_by_value的用法
鹏大大大
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tf.clip_by_value(A,min,max):输入一个张量A,把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max。例如:importtensorflowastf;importnumpyasnp;A=np.array([[1,1,2,4],[3,4,8,5]])withtf.Session()assess:printsess.run
- Tensorflow损失函数简例(源码)
羽神之念
TensorflowTensorFlow损失函数深度学习
#coding=utf-8importtensorflowastf#通过TensorFlow实现交叉熵#cross_entropy=-tf.reduce_mean(#y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))'''y_代表正确结果y代表预测结果tf.clip_by_value函数,可以将一个张量中的数值限制在一个范围内(避免出现如log0是无效的)tf.lo
- Chapter4 2018-03-20
心弦上痴情的景致
深层神经网络激活函数-非线性ReLU,sigmoid,tanh.....损失函数分类问题-交叉熵损失:H(p,q)通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度刻画两个概率分布的距离(正比)code:cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))y_是正确结果,y是预测结果tf.clip_by_value,将
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framebreak
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tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0),这个语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的,可以参看63页,运用的是交叉熵而不是二次代价函数。功能:可以将一个张量中的数值限制在一个范围之内。(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率)参数:(1)1-y:input数据(2)1e-10、1.0是对数据的限制
- tensorflow几个函数讲解
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tensorflow几个函数讲解博主原创多看tensorflowAPI1、tf.clip_by_value(a,1e-10,1.0)将a的值限制在1e-10—1.0之间#coding:utf-8importtensorflowastfa=tf.constant([[1.0,2.0]])b=tf.clip_by_value(a,1e-10,1.0)withtf.Session()assess:pri
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Tensorflow函数大全操作函数函数名说明例子正则化函数名说明例子tf.contrib.layers.l1_regularizerl1正则化函数通过增大l1函数的取值来减小权重的影响一数据处理v1=[1.0,2.0,3.0,4.0]v2=[4.0,3.0,2.0,1.0]函数名说明例子tf.clip_by_value限制取值clip_by_value(x,2.5,4.5)限制x的值在2.5~4
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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
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winddy_akoky
一如何判断一个输出向量和期望的向量有多接近呢?交叉熵是常用的评判方法之一。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。如何将神经网络前向传播得到的结果也变成概率分布呢?Sotfmax回归就是一个非常常用的方法。tf.clip_by_value()cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e
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nan:NotaNumber错误后果:造成训练准确率的断崖式下跌两种出现地点:1)在loss函数中出现nan出现原因:一般是因为tf中的log函数输入了‘负数’或‘0’值(出现log(0)*0的情况)解决方法:使用tf.clip_by_value限制tf.log的输入值例如:cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-8
- WGAN将数值限制在一定范围内 Python代码 tf.clip_by_value(p, -0.01, 0.01))
小娜子成长记
tf.clip_by_value(p,min,max))运用的是交叉熵而不是二次代价函数。功能:可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内。(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率)参数:p:input数据当p小于min时,输出min;当p大于min小于max时,输出原值;当p大于max时,输出max;代码:importtensorflo
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T型牌坊
y_pred=tf.clip_by_value(y_pred,10e-8,1.-10e-8)后接log防止出现log0。importtensorflowastfv=tf.constant(([1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]))withtf.Session()assess:print(tf.clip_by_value(v,2.5,4.5).eval())输出:[[2.52.53
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最近写model出现了一些NAN的问题,总结一下1.我用的GAN网络做推荐,Gmodel中的pred需要用self.prob=tf.clip_by_value(tf.nn.sigmoid(self.score),1e-5,1)处理一下,不然score可能为0,在cross_entropy与policygradient中log(score)->log(0)->无穷大,导致NAN2.网络的feed_d
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NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
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- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
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一:类和对
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resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
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- Create a composite component with a custom namespace
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https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
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一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
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获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
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今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
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开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
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- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
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/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
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大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
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win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
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carray
# include <stdio.h>
int main(void)
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printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
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PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
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1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
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- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
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Backbone 分析第三部分 Model
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但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
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- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
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这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
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/**
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- 分布式基础知识和算法理论
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在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
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github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
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软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
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提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
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- mongdb在linux下的安装
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一、查询linux版本号:
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