打印tensorflow矩阵A.eval()会更改矩阵的转置值

打印tensorflow矩阵A.eval()不会更改矩阵的转置值。在TensorFlow中，eval()方法用于计算并返回一个Tensor对象的值。当调用A.eval()时，它会计算矩阵A的值，并返回结果。这个操作不会对矩阵A本身进行修改或更改。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的功能和工具来进行深度学习和人工智能任务的开发。它支持前端开发、后端开发、软件测试等多个领域，并且提供了丰富的库和API来处理各种数据类型和操作。

在TensorFlow中，矩阵操作是非常常见的。矩阵转置是一种常用的操作，可以通过transpose()方法来实现。但是，调用A.eval()方法并不会直接更改矩阵A的转置值，它只是返回矩阵A的当前值。

如果你想获取矩阵A的转置值，可以使用transpose()方法来实现。例如，可以使用A_transpose = tf.transpose(A)来获取矩阵A的转置值。这样，A_transpose.eval()将返回矩阵A的转置值。

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---- CS224d－Day 2: 在 Day 1 里，先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念，对它们有了一个大体的印象，用向量去表示研究对象，用神经网络去学习，用 TensorFlow 去训练模型，基本的模型和算法包括 word2vec，softmax，RNN，LSTM，GRU，CNN，大型数据的 seq2seq，还有未来比较火热的研究方向 DMN，还有模型的调优。今天先不直接进入理论学习，而是先学习一下 TensorFlow，在原课程里，这部分在第7讲，但是我觉得最高效地学习算法的方式，就是一边

tf.Variable

变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。

注意：此代码全部为TensorFlow1版本。查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as

前面文章对卷积做了讲解，感觉既然重新整理，就将系列概念整体做个梳理，也算是将自己知道的所有东西拿来献丑把。转置卷积(Transposed Convolution)是后来的叫法，一开始大家都是称逆卷积/反卷积(Deconvolution)，这个概念是在图像分割任务中被提出来的，图像分割需要逐像素的操作，对每一个像素做一个分割，将其归类到不同的物体当中。这个任务大家很自然的想要使用卷积神经网络来完成，那就得先使用卷积神经网络提取特征，但是卷积神经网络中的两大主要构件，卷积层和下采样层会使得图像的尺寸不断缩小。这个就与逐像素的分类不符，因为逐像素分割的话是需要输出和输入大小是一致的。针对这个问题，有人提出了先使用卷积核下采样层逐层的提取特征，然后通过上采样再将特征图逐渐的恢复到原图的尺寸。而这个上采样一开始就是通过反卷积来实现的。如果说卷积核下采样的过程特征图是变小的，那么上采样之后特征图应该变大。我们应该熟悉卷积的输出尺寸公式 o u t = ( F − K + 2 P ) / s + 1 out=(F-K+2P)/s+1 out=(F−K+2P)/s+1，其中F表示输入特征图的尺寸，K表示卷积核的尺寸，P表示padding，S表示卷积的步长。我们都通过这个公式来计算卷积的输出特征图尺寸。举例来说明，一个4×4的输入特征图，卷积核为3×3，如果不使用paddng，步长为1，则带入计算 o u t = ( 4 − 3 ) / 1 + 1 out=(4-3)/1+1 out=(4−3)/1+1为2。我们已经在im2col算法的介绍中讲解了卷积的实现，实际上这个步骤是通过两个矩阵的乘法来完成的，我们不妨记为 y = C x y=Cx y=Cx，如果要上采样，我们希望给输出特征图乘一个参数矩阵，然后把尺寸还原回去，根据数学知识，我们给特征图矩阵 y y y左乘一个{C^T}，就能得到 C T y = C T C x C^Ty=C^TCx CTy=CTCx， C C C的列数等于 x x x的行数， C T C C^TC CTC的行数和列数都等于x的行数，乘完之后，得到的结果与 x x x形状相同。这就是转置卷积名字的来源。有一些工作确实是这样实现的。我们也能很自然的得出结论，我们不需要给输出特征图左乘 C T C^T CT，显然只要和这个矩阵形状相同，输出的结果就和原特征图尺寸相同，而且这个操作同样可以使用卷积来实现，那我们只要保证形状一致，然后参数我们可以自己训练，这样尺寸的问题解决了，而且特征的对应也有了，是可以训练的，一举两得。 im2col讲解的内容，卷积是 ( C o u t , C i n ∗ K h ∗ K w ) (C_{out},C_{in}*K_h*K_w) (Cout,Cin∗Kh∗Kw)的卷积核乘 ( C i n ∗ K h ∗ K w , H N ∗ W N ) (C_{in}*K_h*K_w,H_N*W_N) (Cin∗Kh∗Kw,HN∗WN)的特征图，得到 ( C o u t , H N ∗ W N ) (C_{out},H_N*W_N) (Cout,HN∗WN)的结果。现在对卷积核做一个转置 ( C i n ∗ K h ∗ K w , C o u t ) (C_{in}*K_h*K_w,C_{out}) (Cin∗Kh∗Kw,Cout)乘 ( C o u t , H N ∗ W N ) (C_{out},H_N*W_N) (Cout,HN∗WN)得到一个 ( C i n ∗ K h ∗ K w , H N ∗ W N ) (C_{in}*K_h*K_w,H_N*W_N) (Cin∗Kh∗Kw,HN∗WN)的特征图。除了以上内容这里还有一点其他需要补充的东西，比如在caffe中除了im2col函数之外，还有一个函数是col2im，也就是im2col的逆运算。所以对于上面的结果caffe是通过col2im来转换成特征图的。但是col2im函数对于im2col只是形状上的逆函数，事实上，如果对于一个特征图先执行im2col再执行col2im得到的结果和原来是不相等的。而在tensorflow和pytorch中，这一点是有差异的，两者是基于特征图膨胀实现的转置卷积操作，两者是是通过填充来进行特征图膨胀的，之后可能还会有一个crop操作。之所以需要填充，是因为想要直接通过卷积操作来实现转置卷积，干脆填充一些值，这样卷积出来的特征图尺寸自然就更大。但是两者从运算上来讲都无法对原卷积进行复原，只是进行了形状复原而已。到了最后就可以讨论形状的计算了，转置卷积是卷积的形状逆操作，所以形状计算就是原来计算方式的逆函数。 o u t = ( F − K + 2 P ) / s + 1 out

上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。最终基于TF的代码只有43

校园视频AI分析识别算法通过分布式TensorFlow模型训练，校园视频AI分析识别算法对学生的行为进行实时监测，当系统检测到学生出现打架、翻墙、倒地、抽烟等异常行为时算法将自动发出警报提示。在做算法模型训练过程中，深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练，TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是本设备的CPU或GPU，也可以是远程的某一台设备。TF生成会话的时候，可愿意通过设置tf.log_device_placemaent参数来打印每一个运算的设备。

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