- 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
tensorflow
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
tensorflow深度学习tensorflow
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
人工智能python
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
人工智能
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
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
UESTC_C2_403
tensorflow用法
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
雷咖啡
tensorflow基础
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
tensorflow
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(
- tf.nn.embedding_lookup
csdn_lzw
tensorflow
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)
Star-Technology
TensorFlow
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
深度学习
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)
github_元宝
tftensorflow深度学习
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
- tf.nn.embedding_lookup
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]
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
ACTerminate
tensorflow
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
- tf.nn.embedding_lookup函数的用法
_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
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt