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机器学习杨卓越
TensorFlow深度学习tensorflowrnnnlp文本分类
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夜心_d5bb
1shuffle中的buffer_size作用tf.data.Dataset.from_tensor_slices((input_tensor_train,target_tensor_train)).shuffle(BUFFER_SIZE)【1】先看Demoimporttensorflowastfnums=[iforiinrange(10)]dataset=tf.data.Dataset.from
- [Tensorflow2] 数据加载
LZhan
针对小型常用数据集,tensorflow2中加载数据通常有两种方法:1、使用keras.datasetsimage.png有几种数据集调用load_data()方法可以加载。2、使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法相应的tf.data.Dataset还有map,shuffle,range,batch,repeat等方法可供使用但是针对大型数据集,使用In
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices
木亦木木兮_0432
【转】https://blog.csdn.net/Dr_jiabin/article/details/93366661将数据组装成(feature,lable)的形式假设我们现在有两组数据,分别是特征和标签,为了简化说明问题,我们假设每两个特征对应一个标签。之后把特征和标签组合成一个tuple,那么我们的想法是让每个标签都恰好对应2个特征,而且像直接切片,比如:[f11,f12][t1]。f11表
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices的用法
生物GO
语义解释:from_tensor_slices,从张量的切片读取数据。工作原理:将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。输入数据格式/要求:1)可以是numpy格式,也可以是tensorflow的tensor的格式,函数会自动将numpy格式转为tensorflow的tensor格式2)输入可以是一个tens
- TF通过feature与label生成(特征,标签)集合,tf.data.Dataset.from_tensor_slices
phac123
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Numpy和Tensor格式都可以用这个语句读入数据data=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征,标签))代码importtensorflowastffeatures=tf.constant([12,23,10,17])labels=tf.constant([0,1,1,0])dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_sl
- tensorflow使用技巧
乌卡007
tensorflow缓存读入```tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train))train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)```
- 【无标题】
是有头发的程序猿
tensorflow人工智能python
整个数据API都围绕着数据集的概念。通常,使用的是逐步从磁盘中读取数据的数据集,但为了简单起见,使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()在RAM中完全创建一个数据集合importkeras.activationsimporttensorflowastfX=tf.range(10)dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices
- Tensorflow2.0: tf.Keras常用方法batch()、map()、shuffle()、repeat()
James.TCG
深度学习深度学习tensorflow
1、tf.data.Data.from_tensor_slices(data).batch(size)将data数据进行切片,并在引用时按size大小输出迭代。data=[[0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2]]dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data).batch(1)forindex,lineinenumer
- tf.data模块
612twilight
tf.data是tensorflow提供的用来构建模型输入流水线的模块,集成了map,reduce,batch,shuffle等功能,使用起来比较方便,最佳的自然去看官网链接,这里只是我的学习记录。tf.data.Dataset.from_tensor_slices传入一维的list,输出的是scalar>>>dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([
- Tensorflow的DataSet的使用
月司
python#Tensorflow#机器学习tensorflowpython深度学习
Dataset类是TensorFlow非常流行的存储数据的格式。常用来作为输入输出。data模块主要的用途就是通过这种方法创建Dataset。Dataset使用过程中的一些心得:经常将自变量X数据以及target数据以元组的形式包裹,如db_train=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)),创建Dataset。模型的fit()方
- TF2 使用TPU Compilation failure: Dynamic dimension propagation on reversed dimension is not supported
高岭の草
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在tensorflow2下使用TPU训练时...tf.pad(inputs,[[0,0],[10,10],[10,10],[0,0]],mode='reflect') ...batch_size=1*tpu_strategy.num_replicas_in_syncdata_set=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X_data)#X_dataisanumpyA
- 机器学习实战第二版---第八节:tensorflow数据预处理
菜椒爱菜鸟
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数据预处理importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimporttensorflow.keras.backendasKimportnumpyasnpX=tf.range(10)dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)#在RAM中完全创建一个数据集获取0-9的张量foriindataset:print(
- 机器学习实战笔记——第十三章
DaMeng999
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一、数据API使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建一个数据集:dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(10))print(dataset,tf.range(10))foritemindataset:print(item)结果如下:from_tensor_slices该函数创建一个给定张量的切片(
- tensorflow(06)——数据集加载
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深度学习windows
目录1.内容简介2.tf.keras.datasets()2.1minist2.2cifar10:CIFAR10小图像分类数据集3.使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集3.1tf.data.Dataset.from_tensor_slices()详解3.2利用迭代器迭代tf.data.Dataset.from_tensor_slices()得到的数
- tensorflow 数据读取 tf.data.Dataset.from_tensor_slices
今天也不能熬夜
一些可爱的坑tensorflowpythondataset
文章目录前言一个例子至于transformation学完啦!!前言我真是高产,菜鸡的快乐就是又学到一个“姿势”,如下:db=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images,labels))db=db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(32)看到这,我发出了‘不太行’的声音,一顿学习,成果如下:tf.data.Dataset
- 使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集
rainweic
pythontensorflow深度学习数据加载tensorflow2
前言:最近在学习tf2数据加载感觉蛮方便的这里记录下使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices进行加载数据集.使用tf2做mnist(kaggle)的代码思路Step0:准备要加载的numpy数据Step1:使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数进行加载Step2:使用shuffle()打乱数据Step3:使用map()函数进
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices中的shuffle()、repeat()、batch()用法
weixin_30294709
1代码引用库文件from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflowimportfeature_columnfromtensorflow.kerasimportlayer
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
我家空空
笔记tensorflow
函数原型:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensors)作用是对传入的tensor在第一个维度进行切分,生成相应的dataset实例一importtensorflowastfimportnumpyasnpx=np.random.uniform(size=(5,2))print(x)dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_sli
- tensorflow 加载数据集
踩坑记录
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tf.data.Dataset.from_tensor_slices:使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集importtensorflowastffromtensorflowimportkerasdefload_dataset():#Step0准备数据集,可以是自己动手丰衣足食,也可以从tf.keras.datasets加载需要的数据集(获取到的是
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函数使用机器学习深度学习神经网络
tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数创建一个代表数组切片的tf.data.Dataset。系统会在第一个维度内对该数组进行切片,例:importtensorflowastfimportnumpyasnpfeatures,labels=(np.random.sample((6,3)),np.random.sample((6,1)))print((features,
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lizz2276
tf.data.Dataset.from_tensor_slices该函数是dataset核心函数之一,它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合,那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开,分成一组一组的。假设我们现在有两组数据,分别是特征和标签,为了简化说明问题,我们假设每两个特征对应一个标签。之后把特征和标签组合成一个tup
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices的用法
jenny_paofu
pythonpython
tf.data.Dataset.from_tensor_slices的用法该函数是dataset的核心函数之一,它的作用是把元组、列表和张量等数据进行特征切。假设有两组数据,分别是特征和标签,为了简化说明问题,我们假设每两个特征对应一个标签。然后把每个标签与之对应的两个标签组成tuple,那么我们的想法是让每个标签恰好对应两个特征,而且像直接切片,如[f11,f12][t1],f11表示第一个数据
- tensorflow基础:tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
wzg2016
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tf.data.Dataset.from_tensor_slices()语义解释:from_tensor_slices,从张量的切片读取数据。工作原理:将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。输入数据格式/要求:1)可以是numpy格式,也可以是tensorflow的tensor的格式,函数会自动将numpy
- TensorFlow中读取数据的方法及其优缺点(一)
Huang_Fj
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使用queue读硬盘中的数据,详细过程可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630【(占坑)关于文件读取部分,列出胡所有文件的文件名】以上图片为例。用queue方法读取为batch。主要函数是tf.train.string_input_producer,现已更新为“tf.data.Dataset.from_tensor_slices(string_tenso
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 详解
K同学啊
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函数原型:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensors,name=None)官网地址:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#from_tensor_slices功能介绍:该函数的作用是接收tensor,对tensor的第一维度进行切分,并返回一个表示该tensor的切片数据集示例
- tf.data.Dataset.from_tensor_slices详解
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tensorflow2使用python开发语言
目录tf.data.Dataset.from_tensor_slices的作用tf.data.Dataset.from_tensor_slices的示例tf.data.Dataset.from_tensor_slices的作用tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法可以创建一个由输入tensor的切片构成的Dataset实例。这个方法会沿着输入tensor的第1个维
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南妮儿
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tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensors,name=None)该函数的作用是接收tensor,对tensor的第一维度进行切分,并返回一个表示该tensor的切片数据集#Slicinga1Dtensorproducesscalartensorelements.importtensorflowastfdataset=tf.data.Dataset.from
- tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Cast string to int64 is not supported
AI界扛把子
tensorflow
train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((imglist,labellist))这里的labellist里面的label一定要加上int(label)定义为label型
- pytorch自定义Dataset
梦想闹钟
python深度学习/自然语言处理pytorch深度学习python
因为需要读取大量数据到神经网络里进行训练,之前一直使用的keras.fit不管用了,后来发现pytorch自带的Dataset和Dataloader能很好的解决这个问题。如果使用tensorflow的话,需要使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices().map()方法或者使用队列来解决这个问题,tensorflow自定义Dataset教程链接:http://www.
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
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1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息