python tf_tf python_python计算tf - 腾讯云开发者社区

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TF-IDF算法（2）—python实现

参加完数模之后休息了几天，今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍，在此不再赘述。...今天主要是通过python，结合sklearn库实现该算法，并通过k-means算法实现简单的文档聚类。...三 python实现TF-IDF算法　　之前用的是python3.4，但由于不可抗的原因，又投入了2.7的怀抱，在这里编写一段代码，简单的实现TF-IDF算法。...权值 transformer = TfidfTransformer() #计算出tf-idf(第一个fit_transform),并将其转换为tf-idf矩阵(第二个fit_transformer) tfidf...结合上述分析，我们可以将一篇文章中的关键词和对应的tf-idf值一一对应起来，显然想到的是dict，那么聚类是聚的当然不止一篇文章，那么我们就可以分别将每篇文章的关键词和对应的tf-idf值对应起来，最后整合起来进行聚类

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tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。...下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation...（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 ...（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包含不稳定和实验代码，有可能以后API会改变

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tf35：tf.estimator

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API，可快速训练和评估各种传统机器学习模型...import os from six.moves.urllib.request import urlopen import numpy as np import tensorflow as tf #...training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=IRIS_TRAINING,...target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header...classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,

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tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】...()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...seed: 一个Python整数，用于创建分布的随机种子。See tf.compat.v1.set_random_seedfor behavior....除了numpy中的数组，python内建的list（列表）、tuple（元组）也可以使用。...常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型 shape：数据形状。

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tf.reverse()和tf.transpose()

一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数：tensor: 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8...(A,perm=[0,2,1,3])Y = tf.reverse(X,axis=[1]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A)...])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("original:") print(A) print("transpose...,[0,2,1])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("A[1][1][0]:") print(A[1][1][0...(A,[0,2,1,3])Y=tf.transpose(A,[1,0,3,2]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A) print

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tf.maximum和tf.minimum

tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。参数: x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en

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tf.matmul() 和tf.multiply()

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64...2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...#两个矩阵对应元素各自相乘 x=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1....#注意这里x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z=tf.multiply(x,y) #两个数相乘 x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) #注意这里...=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y3=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1.],[0.,0.,1.]])

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tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。...对比一下： import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() print...()就不会出错，说白了InteractiveSession()相当于： sess=tf.Session() with sess.as_default(): 换句话说，如果说想让sess=tf.Session...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess

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TF·IDF

TF·IDF 重要词假如一个词在某类文本(假设为A类)中出现次数很多，而在其他类别文本出现很少，那么这个词是A类文本的重要词。反之，如果一个词出现在很多领域，则其对于任意类别的重要性都很差。...数学表示一种NLP经典统计值：TF·IDF TF：词频某个词在某类别中出现的次数 / 该类别词总数 IDF：逆文档频率 \log\left(\frac{\text{语料库的文档总数}}{\text{...TF·IDF的优势可解释性好可以清晰看到关键词即使预测出错，也很容易找到原因计算速度快对于标注数据依赖小可以使用无标注语料完成一部分工作可以与很多算法组合使用可以看作是词权重 TFIDF

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TF-char4-TF2基本语法

# python形式 b = tf.constant(2.0) # 这才是TF形式 c = tf.constant([1,2.0,3.7]) tf.is_true(b) # True 返回值中几个具体信息...tf.constant([True, False]) # tf中布尔类型和Python的中布尔类型是不等同的 b = tf.constant(True) b == True # 结果是False...tf.int16/32/64 tf.float16/32/64；tf.float64就是tf.double 需要注意的点：高精度转低精度可能会报错对于浮点数，高精度的张量可以表示更精准的数据实际中...创建张量从Numpy、List对象创建 numpy中的array数组和Python中的list都可以直接用来创建张量，通过tf.convert_to_tensor import tensorflow...() tf.zeros()/tf.zeros_like() tf.ones([2,3]) a = tf.zeros([2,4]) b = tf.ones_like(a) # 形状相同自定义数值张量

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tf.nn.*()函数and tf.add()函数

tf.nn.relu()函数 tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变，小于0的数置为0 import tensorflow as tf a = tf.constant([-2,-1,0,2,3...tf a = tf.constant([[-2,-4],[4,-2]]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.nn.relu(a))) 输出结果为...import tensorflow as tf a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32) b=tf.constant([1,-1],dtype...=tf.float32) c=tf.constant([1],dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print('bias_add:')...(x,y) x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) z1=tf.add(x1,y1) x2=tf.constant(2) y2=tf.constant

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TF-char5-TF2高级操作

x=tf.ones([2,3]) tf.norm(x,ord=1) tf.norm(x,ord=2) tf.norm(x,ord=np.inf) # 无穷最大/最小、均值、和函数作用 tf.reduce_max...最大 tf.reduce_min 最小 tf.reduce.mean 均值 tf.reduce_sum 和上述的函数都可以指定axis；如果不指定，tf.reduce_....tf.tile()函数实现长度为1的维度复制的功能；tf.tile() 函数可以在任意维度将数据重复复制多份 x = tf.random.normal([4,32,32,3]) tf.tile(x,...[2,3,3,1]) 数据限幅 tf.maximum()实现下限幅 tf.minimum()实现上限幅 tf.clip_by_vlaue实现双边限幅 x = tf.range(9) tf.maximum...索引从0开始 x = tf.random.uniform([4,35,8],maxval=100,dtype=tf.int32) tf.gather(x, [0,1], axis=0) tf.gather

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tf.math.pow或tf.pow

别名:tf.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v1.math.powtf.compat.v1.powtf.compat.v2.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v2.math.powtf.compat.v2.powtf.math.powtf.powtf.math.pow( x, y, name=None)给定一个张量...例如:x = tf.constant([[2, 2], [3, 3]])y = tf.constant([[8, 16], [2, 3]])tf.pow(x, y) # [[256, 65536],

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tf.math.abs或tf.abs

tf.math.abs( x, name=None)计算张量的绝对值。给定一个整数或浮点值的张量，这个操作返回一个相同类型的张量，其中每个元素都包含输入中相应元素的绝对值。...例如:x = tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]])tf.abs(x) # [5.25594902, 6.60492229]参数:x: 一个类型为...如果x是稀疏张量，返回SparseTensor(x.indices,tf.math.abs (x.value,…),x.dense_shape)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/abs

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tf.variable和tf.get_Variable以及tf.name_scope和tf.variable_scope的区别

==因此，tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现：== ---- 一...、tf.Variable(),tf.get_variable()的作用与区别： tf.Variable()和tf.get_variable()都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式...二、tf.name_scope()与tf.variable_scope()的作用与区别： tf.name_scope():主要用于管理一个图里面的各种op，返回的是一个以scope_name命名的context...import tensorflow as tf with tf.name_scope('name_scope_x'): var1 = tf.get_variable(name='var1',...shape=[1], dtype=tf.float32) var3 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)

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tf.name_scope()和tf.variable_scope()

tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量 tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable...('V1'): a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a2 = tf.Variable...(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape...(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape...=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0,

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tf.random_uniform与tf.truncated_normal

参数： shape：一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. minval：dtype 类型的 0-D 张量或 Python 值；生成的随机值范围的下限；默认为0. maxval：dtype...类型的 0-D 张量或 Python 值.要生成的随机值范围的上限.如果 dtype 是浮点,则默认为1 . dtype：输出的类型：float16、float32、float64、int32、orint64.... seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为. name：操作的名称(可选)....代码 a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2)).../tensorflow_python-rnix2gv7.html https://blog.csdn.net/u013713117/article/details/65446361/

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tf46：再议tf.estimator之便利

if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: final_input = tf.map_fn(lambda im_tf: tf.image.central_crop...= tf.map_fn(lambda im_tf: tf.image.random_flip_left_right(im_tf), input_layer) final_input =...tf.map_fn(lambda im_tf: tf.random_crop(im_tf, size=[224,224,3]), final_input) tf.summary.image...tf.cast(image_decoded, tf.float32) image = tf.image.resize_images(image, [224, 224]) # (2) return...(images) labels = tf.constant(labels) images = tf.random_shuffle(images, seed=0) labels = tf.random_shuffle

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TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用...使用，全局变量 ---- # 可以再命令行中运行也是比较方便，如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序里面设置的默认设置 ---- # 若 python app_flags.py...() # 解析命令行参数，调用main 函数 main(sys.argv) ---- ---- ---- 两种调用方式: 方式一： python tf_app_flag.py ----...方式二： python app_flags.py --train_data_path ....---- 参考: TensorFlow 中 tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍 Deep Learning学习笔记（六）详解tf.app.flags()和tf.app.run()的源码

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tf.python_io.TFRecordWriter()

TF-IDF算法（2）—python实现

tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

tf35：tf.estimator

tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

tf.reverse()和tf.transpose()

tf.maximum和tf.minimum

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tf.nn.*()函数and tf.add()函数

TF-char5-TF2高级操作

tf.math.pow或tf.pow

tf.math.abs或tf.abs

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tf.name_scope()和tf.variable_scope()

tf.random_uniform与tf.truncated_normal

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