maximum()用于限制最小值,也即是说,将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值:
目录 Outline Vector norm Eukl. Norm L1 Norm reduce_min/max/mean argmax/argmin tf.equal Accuracy tf.unique Outline tf.norm tf.reduce_min/max/mean tf.argmax/argmin tf.equal tf.unique Vector norm Eukl. Norm \[ ||x||_2=|\sum_{k}x_k^2|^{\frac{1}{2}} \] Max.nor
张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
激活函数是深度学习,亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分,它可以对神经元的接收信息进行非线性变换,将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示:
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外,则重新生成,保证值在均值附近
TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评!
在《FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导》中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《深度学习的数学理论与代码实战》系列介绍。
可以看出,对于基本运算加(+)、减(-)、点乘(*)、除(/)、地板除法(//)、取余(%),都是对应元素进行运算。
均方误差(Mean Square Error),应该是最常用的误差计算方法了,数学公式为:
总结:如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分,其结果将自动求和,而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
该文介绍了利用Python的Numpy库,对数组对象进行压缩、解压缩的方法,并举例进行测试。同时,也介绍了Numpy库中各种类型对象所占用的空间大小。
在进行数据处理和交互时,经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而,有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时,可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
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Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。
Paddle Fluid 和其它主流框架一样,使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组,一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状,同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的,Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。创建一个传统的NumPy ufunc并不是最简单的过程,它可能需要编写一些C代码。Numba让这很容易。使用@vectorize装饰器 ,Numba可以将纯Python函数编译成ufunc,该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
终于有点时间学一下之前碎碎念的TensorFlow,主要代码为主,内容来源于《简明的TensorFlow2》作者 李锡涵 李卓恒 朱金鹏,人民邮电出版社2020.9第1版。
安装TesorFlow真的是个大坑,整整搞了两天,还没安好GPU版,可能是Mac mini没有独立显卡,但是奇怪的是安装过程中它并没有报错,还安装了NVDIA的驱动,cuda8.0,为了配合cuda8.0我硬生生安了个Xcode7.3,满怀期待地跑smaples,结果一个大大的Error……
在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶.
文章目录 1. 张量 2. 自动求导、梯度下降 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 2.3.1 random_float = tf.random.uniform(shape=()) # tf.Tensor(0.80420315, shape=(), dtype=float32) zero_vec = tf.zeros(shape=(2)) # tf.Tensor([0. 0.], shap
深度学习–迁移学习 在使用训练好的模型时,其中有一种保存的模型文件格式叫.npy。 打开方式·实现代码:
keepdims: 布尔值,是否保留原尺寸。 如果 keepdims 为 False,则张量的秩减 1。 如果 keepdims 为 True,缩小的维度保留为长度 1。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式(declaretive)的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练,添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。
一个比较容易理解的概念,我们在做计算的过程中,很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断,就比如一个float32单精度浮点数,符号占1位,指数占8位,尾数占23位。而一个float64双精度浮点数,符号占1位,指数占11位,尾数占52位。通常情况下,float32的有效数字约7位(按照
在MindSpore深度学习框架中,我们可以向construct函数传输必备参数或者关键字参数,这跟普通的Python函数没有什么区别。但是对于MindSpore中的自定义反向传播bprop函数,因为标准化格式决定了最后的两位函数输入必须是必备参数out和dout用于接收函数值和导数值。那么对于一个自定义的反向传播函数而言,我们有可能要传入多个参数。例如这样的一个案例:
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This zero-copy interoperability with NumPy arrays is due to the storage system working with the Python buffer protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).
查看数据类型print(image.dtype)unit8 转换成 float32先将图片转化为float32类型,再除以255,得到0-1之间的数import numpy as npimage = image.astype(np.float32) / 255float32 转换成 uint8每个数乘以255,再转化为uint8import numpy as npimage = (image * 255).astype(np.uint8)
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Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验,但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段,下面就介绍一些Theano的调试技巧,让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过,不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候,往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊,让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子: import thea
python这种灵活性是要付出一定的代价:要允许这些灵活的类型,列表中的每个项目都必须包含自己的类型信息,引用计数和其他信息-也就是说,每个项目都是一个完整的Python对象。在所有变量都是同一类型的特殊情况下,许多信息都是多余的:将数据存储在固定类型的数组中会更加有效。下图说明了动态类型列表和固定类型(NumPy样式)数组之间的区别:
数字手写体识别数据集,常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为 28 * 28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看。
[PaddleFluid小试牛刀]练习二·DNN正弦函数拟合 在上篇博文基础上做了些改进,拟合正弦曲线 生成数据 code from paddle import fluid as fl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def get_data(x): c,r = x.shape y = np.sin(x*3.14)+1+ (0.02*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs
https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117591977
这里跟PyTorch不同的是序号定义的不同,PyTorch是上下定义位置,而Tensorflow是左右定义位置。
本文介绍了Numpy的基本用法和常用功能,包括创建和初始化数组、使用Numpy进行数学计算、矩阵运算、数组操作、使用Numpy处理图像、使用Numpy进行数据类型转换、Numpy内置函数、数组索引和子集、Numpy的统计和分布函数、Numpy的数学函数、Numpy的矩阵函数、Numpy的数组函数、Numpy的图像处理功能、Numpy的元组、列表、字典、集合、Numpy的函数和运算符、Numpy的示例用法、Numpy的文档字符串、Numpy的开发者、贡献者和学习资源。
参数 num_words=10000 的意思是仅保留训练数据中前 10 000 个最常出现的单词。
1 import numpy as np 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle.fluid.layers as layers 4 5 debug = True 6 bs = 1 7 c = 1 8 h, w = 3, 1 9 10 main_program = fluid.Program() 11 startup_program = fluid.Program() 12 with fluid.program_guard(main_
numpy数组也就是ndarray,它的本质是一个对象,那么一定具有一些对象描述的属性,同时,它还有元素,其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。
tensor(张量)是PyTorch中最基本的数据形式。 在PyTorch中,使用torch.Tensor类表示。
tf.Variable()将函数标记为可训练,被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。
使用Python写CUDA程序有两种方式: * Numba * PyCUDA
[PaddleFluid小试牛刀]练习一·DNN线性拟合 PaddlePaddle介绍 PaddlePaddle是百度提供的开源深度学习框架,它能够让开发者和企业安全、快速地实现自己的AI想法 项目团队汇聚了全球顶级的深度学习科学家,致力于为开发者和企业提供最好的深度学习研发体验 框架本身具有易学、易用、安全、高效四大特性,是最适合中国开发者和企业的深度学习工具 code #加载库 import paddle.fluid as fluid import numpy #定义数据 train_data=nump
1、概述 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,它的部分功能如下: 1)ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2)对整组数据进行快速运算的标准数学函数 3)用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 2、ndarray的创建 这一节,我们主要关注ndarray数组的创建,我们主要有以下几种方式: 数组转换 创建数组的最简单的方法就是使用array函数,将Python下的list转换为ndarray。 #通过数组创建一个ndarray data1
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