如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。...TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.indicator_column 创建指标列 categorical_column = ... indicator_column =...出于多种原因，随着类别数量的增加，使用指标列来训练神经网络变得不可行。 如何解决类别数量激增导致的指标列不可行问题？...TensorFlow 中通过调用 tf.feature_column.embedding_column 创建嵌入列， categorical_column = ......， 来自：https://tensorflow.google.cn/get_started/feature_columns
由于训练的过程通常是分批次训练的，而评估指标要跑完一个epoch才能够得到整体的指标结果。因此，类形式的评估指标更为常见。...我们以金融风控领域常用的KS指标为例，示范自定义评估指标。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...myks.update_state(y_true,y_pred) tf.print(myks.result()) 0.625 参考： 开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
GAN_Metrics-Tensorflow 简单的GAN评估指标的Tensorflow实现 Inception score Frechet-Inception distance Kernel-Inception...distance Github项目地址： https://github.com/taki0112/GAN_Metrics-Tensorflow ?
常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外，还有一种叫半精度的东东。 双精度64位，单精度32位，半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...Google的TensorFlow就是使用了16位的浮点数，不过他们用的不是英伟达提出的那个标准，而是直接把32位的浮点数小数部分截了。...具体可以参考Numpy里面的代码： https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/npymath/halffloat.c#L466 当然按照TensorFlow...Double-precision_floating-point_format https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format http://download.tensorflow.org
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。 ?...压缩大小，不减精度 双精度是64位，单精度是32位，所谓的半精度浮点数就是使用2个字节（16位）来存储。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter...TensorFlow Lite的GPU代理已经得到加强，能够直接获取并运行16位精度参数： //Prepare GPU delegate. const TfLiteGpuDelegateOptions.../github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...压缩大小，不减精度 双精度是64位，单精度是32位，所谓的半精度浮点数就是使用2个字节（16位）来存储。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter...TensorFlow Lite的GPU代理已经得到加强，能够直接获取并运行16位精度参数： //Prepare GPU delegate. const TfLiteGpuDelegateOptions.../github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。 最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。...TensorFlow官方承诺，将来TensorFlow Lite会增加对稀疏表示和计算的支持，从而扩展运行内存的压缩优势，并释放性能提升。...import tensorflow_model_optimization as tfmot model = build_your_model() pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程...： https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/pruning_with_keras — 完 —
近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。...图 1 IEEE 754 标准下 binary16 的格式 训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小（高达 50％），同时以少量的精度损失为代价...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization...我们已经增强了 TensorFlow Lite GPU 代理，以接收 16 位精度参数并直接运行（而无需像在 CPU 上那样先进行转换）。
图1 - 用于计算 BLEU 的 1-gram 精度（也称为 BLEU-1），由这些不同 n-gram 的分数和一个额外的长度惩罚因子组成。...与 BLEU 不同，ROUGE 计算召回率，而 BLEU 计算精度。这意味着 ROUGE 主要关注生成文本中包含了多少参考文本中的信息，这使得 ROUGE 成为与摘要相关任务的流行选择。...METEOR 不同于前述指标，通过结合精度和召回率的调和平均值来进行评估。此外，它在评估单词匹配时考虑了同义词、词干和词序（通过碎片惩罚）。...由于这些缺点，NLP 社区探索了更高级的外在指标来解决这些问题。基于模型的指标内在指标和 N-gram 指标的一个显著缺陷在于它们没有利用语义理解来评估生成内容的准确性。...BARTScore 支持从不同角度（准确性、精度、召回率等）评估生成文本，使其功能强大。
下层基础决定上层建筑，写出一个好的度量值的前提是有好的指标设计。什么样的指标才是好指标呢？...这是一个很重要的问题，你设计的指标是评价一段时间的发生值，还是某一时点值? ? 前天出版社的编辑老师告诉我新书的第一批库存快卖光了，要开始加印。让我在关注销售册数的同时又加入了一个库存量指标。...显然销售册数是时间段指标，库存量是时间点指标。 ? 对于时间段指标通过日期表可以得到年、季度、月、周的对应值，并且利用时间智能函数可以轻松求得环比、同比等等，这并不难。...基本的思路就是把指标拆解成流入和流出，再分别求累计至今的发生值。 ?...以上是目标管理的SMART原则，也可以作为判断指标好坏的参考。简而言之，能够解决问题的就是好指标。
上一节我们讲了球心坐标和本地坐标之间的转换，这里也有一个精度的问题。...如果不想花时间，只需要记住，float可以有7位有效数字，而double可以有16位，选择合适的浮点类型，当你的精度需求超过这个范围时，你就要小心了。 相机抖动 如果精度达不到要求，怎么办？...但在Virtual Earth中，如果我们近地面浏览，RTC-rendering还是会出现浏览范围超过float精度的情况，就会出现精度的丢失，也就是相机抖动。...不管怎样，你能看到的，要么范围大，精度低，要么范围小，精度高。...本文主要介绍了我对精度的理解，float精度为何会有损失，以及RTC和RTE解决相机抖动的思路，因为孩子发烧，无能为力，夜不能寐，索性写写文章，聊以自慰，因而写的过程比较压抑。
（期末了，天天都会想创作，但是有点怕费时间，耽误复习，之前想发一个关于C语言程序漏洞的博客，但是写一半操作发现那个漏洞被vs改了，因此没发布，今天就写一下我前几周写过的算法题，高精度加减法吧（用C++写法更方便...1.引入： 高精度算法：是可以处理较大数据的算法，这里所说的较大数据指的是已经爆了long long范围的，而此算法是模拟正常加减法计算操作的算法。...2.高精度加法 （题目链接：P1601 A+B Problem（高精） - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)） #include #include <cstring...for (int i = 0; i < len; i++) { printf("%d", c[len - 1 - i]); } printf("\n"); return 0; } 3.高精度减法...（题目链接：P2142 高精度减法 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)） 与加法相似，但是要多调换字符串这一步骤 #include #include
二、影响房价指标画像分析-明细 1 建筑类别 建筑类别指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现不同类别的建筑在房屋价格上的分布有一定的区别，但是整体趋势不是很明显。...10 低质量成品 低质量成本指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现低质量成本指标和房屋销售价格之间没有很明显的关系。...12 地下室全套浴室 地下室全套浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现整体来看地下室全套浴室指标值越大，房屋销售价格越高。...13 地下室半浴室 地下室半浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现地下室半浴室指标值对房屋销售价格影响不大。...三、影响房价指标画像分析-总结 总结的影响房价指标画像如下： 至此，数值型的房价影响指标已讲解完毕。后续文章会对类别型的房价影响指标和房价趋势进行预测，敬请期待。
KDJ指标又叫随机指标（Stochastics） 是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具之一。...KDJ指标概述 组成：KDJ指标由K线、D线和J线三条曲线所组成。...KDJ指标的应用与解读 超买超卖区域：KDJ指标通常被划分为超买区（80-100）、超卖区（0-20）和徘徊区（20-80）。...当KDJ指标进入超买区时，表示买盘强盛，股价可能面临短期回调；当指标进入超卖区时，则代表卖盘沉重，股价可能即将见底反弹。...根据计算结果，我们可以绘制出KDJ指标的曲线图，并结合股价走势进行研判。例如，如果KDJ指标在超卖区形成金叉且股价出现底背离现象，则可能是买入的良机。
// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector...
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
// A / b = C ... r, A >= 0, b > 0 vector<int> div(vector<int> &A, int b, int &r)...
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围： 安装： pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow...版本范围： 安装： pip install tensorflow
向英雄致敬,向逝者致哀 愿逝者安息,生者奋发 愿国泰民安,山河无恙 前言 在写Java代码时候，我们其实很少去考虑高精度运算，即使遇到无法避免高精度的计算问题也不会太烦恼，因为有大整数类BigInteger...Java越来越多，对于手撸高精度计算代码也就越来越少了。...但是直到过年在家使用C++刷PAT算法的时候，又不可避免的使用到高精度算法(因为long int和long long也无法解决整数长度受限的问题)， 所以今天得空用Java来实现高精度的运算(嗯........有没有意义不知道，反正闲着也是闲着)，除法就先放一放，因为高精度除高精度有点难，这里就谈一谈高精度的加减乘。...正文 高精度加 高精度的加法是比较容易理解的和实现，我们只需要注意进位就好， 将输入整数的字符串，进行遍历，将char类型转为int进行相加，保存进位在下一轮循环中使用即可。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
