它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...下面我们来看一个简单的计算图的示例：计算 y = a*x^2 + b*x + c 并说明计算图和分布式并行计算之间的关联。 ? ? ? 这个计算用纯Python语言，可能只要2到3行就能够实现。...在纯Python语言的实现中我们只能由一个机器同时完成上述计算。计算顺序可能是这样的。...TensorFlow可以将每个操作符Operator的任务分配给不同的机器，从而实现分布式并行计算。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...： 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df['dmean'] = df['marks'].map(lambda x:...np.mean(x)) 运行之后，结果就是想要的了。...(np.mean) 运行之后，结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...= pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
可以看到，改变采用numpy.copy()方法赋值的c数组中的数值，会部分影响到初始数组a中的值。...',b) print('改变后的a',a) 二、python中的“np.nanmean”、“xarray.mean” 这个呢，是python中求平均值的小坑(当计算的数据中存在nan值时会出现)。...)), ("lon", np.array([1,2,3]))], ) ds = da.to_dataset(name="temp") ds['temp'] 接着我们先来看一下正确计算的平均值是多少...(也就是这五个数加起来的平均值)。...即由于存在nan值，所以计算时候分母发生了变化，导致分步计算的结果与正确计算结果之间出现偏差。如果没有nan值的话，这几种计算方法得到的结果就会一致。
.): 将给定张量中的每个项转换为字符串。支持许多数字asin(...): 计算x元素的三角反正弦。asinh(...): 计算逆双曲正弦x元素。....): T型N-D张量的BatchToSpace。betainc(...): 计算正则化不完整的值。bincount(...): 计算整数数组中每个值出现的次数。....): 计算张量维数中元素的最大值。(弃用参数)reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。....): 搜索输入张量中最内层的值。segment_max(...): 计算张量沿段的最大值。segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。....): 通过多个桶将输入张量中的每个字符串转换为其哈希模。string_to_hash_bucket_strong(...): 通过多个桶将输入张量中的每个字符串转换为其哈希模。
3、计算每个类别的平均值，这个这个值于中心点相同，结束聚类。...如果不相同，以计算出的平均值为中心点，再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类，就需要当做超参数处理。...在Tensorflow中的名词： 将数据称之为tensor:张量 operstion(op):运算的操作节点,（所有的操作都是一个op）,例如上面的hello就是一个op。...张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。 打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。 名字是op类型。形状也就是shape。...张量的阶： 在numpy中叫做维度，在Tensorflow中叫做阶。 张量的数据类型： ?
每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU)，每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。设备上的计算是在处理元件中进行的。...OpenCL 应用程序会按照主机平台的原生模型在这个主机上运行。主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元（执行 指令流的步伐一致）或SPMD 单元（每个PE 维护自己的程序计数器）执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t
一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中。它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。...，这里x是一个2维张量拥有多个输入。然后再加上b，把和输入到tf.nn.softmax函数里面。 至此，我们先用了几行简短的代码来设置变量，然后只用了一行代码来定义我们的模型。...梯度下降算法（gradient descent algorithm）是一个简单的学习过程，TensorFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动。...当然TensorFlow也提供了其他许多优化算法：只要简单地调整一行代码就可以使用其他的算法。...batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) 该循环的每个步骤中
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...4:TensorFlow的计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一 张图，只搭建网络，不运算。...5:TensorFlow的会话（Session）： 执行计算图中的节点运算。
tensorflow中的计算图不仅仅可以用来隔离张量和计算，它还提供了管理张量和计算的机制。计算图可以通过tf.Graph.device函数来指定运行计算的设备。...处理输入tf.GraphKeys.MOVING_AVERAGE_VARIABLES 所有计算了滑动平均值的变量 计算变量的滑动平均值2、张量：从tensorflow...但张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对Tensorflow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。...中的张量和numpy中的数组不同，tensorflow计算的结果不是一个具体的数字，而是一个张量的结构。...tensorflow中所有计算都可以通过计算图的模型来建立，而计算图上的每一个节点代表了一个计算，计算的结果就保存在张量中。
继续接着上两篇的内容： 深度学习中的损失函数1 深度学习中的损失函数2 还是权当个人学习笔记来记录的。...由于归一化是将数据映射到某一特定区间内，因此其缩放范围仅由数据中的极值决定，而标准化是将源数据转化为均值为0，方差为1的分布，其涉及计算数据的均值和标准差，每个样本点都会对标准化过程产生影响。...在深度学习中，使用归一化/标准化后的数据可以加快模型的收敛速度，其有时还能提高模型的精度，这在涉及距离计算的模型中尤为显著，在计算距离时，若数据的量纲不一致，则最终计算结果会更偏向极差大的数据。...inp_shape = inp.get_shape().as_list() # 定义不可训练变量hist_mean记录均值的移动平均值 # 形状与输入张量最后一个维度相同...weight1 * hist_mean + (1 - weight1) * batch_mean) # 计算方差的移动平均值，并将计算结果赋予hist_var/running_var
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...4:TensorFlow的计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一 张图，只搭建网络，不运算。...对于第一层的 w 前面有两个节点，后面有三个节点 w 应该是个两行三列矩阵， 我们这样表示： 神经网络共有几层（或当前是第几层网络）都是指的计算层，输入不是计算层， 所以 a 为第一层网络，a 是一个一行三列矩阵
Google 提供了这些量子应用的概览，每个示例都可以通过 Colab 在浏览器中运行。 ? TFQ如何工作？...研究人员可以利用TFQ 在单个计算图中构建量子数据集、量子模型以及作为张量的经典控制参数。引发经典概率事件的量子测量的结果可由TensorFlow Ops 获得。...准备一个量子数据集 量子数据作为张量（多维数组）来加载。每个量子数据张量都指定为用Cirq编写的量子电路。...这个电路可实时生成量子数据， 张量由TensorFlow在量子计算机上执行，用来生成量子数据集。 2....由于许多变分算法依赖于测量值的平均值（也称为期望值），因此TFQ提供了在涉及步骤(1)和(2)的多次运行中求平均值的方法。 4.
reduce系列在平时工程中是经常使用的，其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候，当我们定义好loss之后，我们一般要求loss最小，这时候就需要reduce系列。...# Tensorflow Reduction operations """ Reduction，翻译为简化，约简比较合适。Reduction操作主要包括很多简化张量维度的op。...input_tensor就是输入的张量，第二个指定要约简的维度，如果不指定，则直接计算所有元素的和。...keep_dims如果为true,则reduce之后的张量中的每个元素都保留1个维度，下面看栗子比较清楚。name表示约简之后的名字。...，还记得之前教大家的方法吗， # 这里你不用去想2行3列的张量是什么样子的，你只要知道它有2个维度，维度从 0开始编号，所以是0,1。
输出类别值y_也是一个2维张量，其中每一行为一个10维的one-hot向量,用于代表对应某一MNIST图片的类别（0-9）。...这一行代码实际上是用来往计算图上添加一个新操作，其中包括计算梯度，计算每个参数的步长变化，并且计算出新的参数值。 返回的train_step操作对象，在运行时会使用梯度下降来更新参数。...为了计算我们分类的准确率，我们将布尔值转换为浮点数来代表对、错，然后取平均值。例如：[True, False, True, True]变为[1,0,1,1]，计算出平均值为0.75。...卷积在每个5x5的patch中算出32个特征。卷积的权重张量形状是[5, 5, 1, 32]，前两个维度是patch的大小，接着是输入的通道数目，最后是输出的通道数目。...第二层中，每个5x5的patch会得到64个特征。
1 了解SGC的网络结构 在GCN中，如果抛开全连接部分的计算，在每一层中使用拉普拉斯矩阵与节点特征相乘的过程，可以理解为对该层各节点的邻居特征做一次平均值计算。...DGL库中SGConv的处理过程 SGConv类的内部实现步骤如下： （1）计算图中的度矩阵（获得求平均值的分母）。 （2）按照指定的次数k，循环计算每一跳节点特征的平均值。...（3）在每一次循环内，按照图的传播方式对每个节点除以该节点的边数，得到特征平均值。 （4）对k次特征计算之后的结果做全连接处理，输出分类结果。 2.2....graph中每个节点的被连接边数来作为该节点的度。...提示： 代码第6行中的clamp函数作用是对张量值按照指定的大小区间进行截断。代码clamp(min=1)的含义是将度矩阵中边长小于1的值都变为1。 利用这种方法可以很方便的为图中节点加入自环。
将以下代码行添加到文件中，以存储全局变量中每层的单元数。...TensorFlow的核心概念是张量，一种类似于数组或列表的数据结构。初始化，在通过图表时进行操作，并通过学习过程进行更新。 我们首先将三个张量定义为占位符，这些张量是我们稍后将值输入的张量。...在TensorFlow中已经实现了几种梯度下降优化算法，在本教程中我们将使用Adam优化器。这通过使用动量来通过计算梯度的指数加权平均值并在调整中使用该动量来加速该过程，从而扩展梯度下降优化。...然后我们可以将此列表转换为浮点数并计算平均值以获得总精度得分。 我们现在准备初始化运行图的会话。...该过程涉及四个步骤，这些步骤重复一定次数的迭代： 通过网络传播价值 计算损失 通过网络向后传播值 更新参数 在每个训练步骤中，稍微调整参数以尝试减少下一步的损失。
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