TensorSensor 通过增加消息和可视化 Python 代码来展示张量变量的形状，让异常更清晰（见下图）。...在张量代码中定位问题令人抓狂！ 即使是专家，执行张量操作的 Python 代码行中发生异常，也很难快速定位原因。调试过程通常是在有问题的行前面添加一个 print 语句，以打出每个张量的形状。...此外，这个异常也无法区分在 Python 的一行中的多个矩阵乘法。 接下来，让我们看看 TensorSensor 如何使调试语句更加容易的。...Cause: @ on tensor operand W w/shape (764, 100) and operand X.T w/shape (764, 200) 从可视化中可以清楚地看到，W 的维度应该翻转为...给出出错操作所涉及的张量大小的可视化表示; 只突出显示异常涉及的操作对象和运算符，而其他 Python 元素则不突出显示。
没有特别好的办法，目前实现机器学习使用最多的是Python，语法和数学表达式一点也不像。但是，是可以比照着意思，逐个逐个符号“翻译”的。 通用的翻译方法是没有的，一条一条来吧。...首先是转置，这个最好办，就是： X.T 第二是点乘，涉及到两个矩阵麻烦一点： X.T.dot(X) 最后的取逆，要长一点： np.linalg.inv(X.dot(X.T) 后面的依葫芦画瓢： np.linalg.inv...(X.dot(X.T)).dot(X.T).dot(y) 这就是闭式解了。
1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]]) y=np.array([45,40,30,36]) #内积以后发现 c=np.dot(X.T...47, 19, 507], [ 6, 8856, 19, 10, 221], [ 151, 228012, 507, 221, 5821]]) c.I d=np.dot(c.I,X.T...most recent call last): File "<ipython-input-59-5f34dde97959 ", line 1, in <module d=np.dot(c.I,X.T...在Fortran中，其调用函数为： CONJG(x) 求x的共轭复数。...x:C, 结果:C 以上这篇python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
二、python实现线性回归 1.基本矩阵运算 ?...import mat #y=2x X = mat([1,2,3]).reshape(3,1) Y = 2*X #theta = (X'X)~-1X`Y theta = dot(dot(inv(dot(X.T...,X)),X.T),Y) print(theta) 3.实现梯度下降法 ?...except e: print ('Write Error') print (str(e)) if __name__ == '__main__': Produce() #打印csv中的数据格式..., X)),X.T), Y) print(theta) ?
不过好在，我们知道闭式解长这样： 如果用Python来实现，对应的代码应该长这样： np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) 好了，可以开始按图索骥了。...根据Api文档，模型的权重向量w，是保存在属性coef_(英文coefficients的缩写，意为“系数”)中： 既然在类中，就找self.coef_的赋值好了。...np.random.rand(4,3) y =np.random.rand(4) w1=np.linalg.lstsq(X, y)[0] w2=np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T
Train the logistic regression classifier clf = sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV(); clf.fit(X.T...clf.predict(x), X, Y) plt.title("Logistic Regression") # Print accuracy LR_predictions = clf.predict(X.T...keepdims=True) / m dZ1 = np.multiply(np.dot(W2.T, dZ2), 1-np.power(A1, 2)) dW1 = np.dot(dZ1, X.T...print_cost=True) # Plot the decision boundary plot_decision_boundary(lambda x: predict(parameters, x.T...nn_model(X, Y, n_h, num_iterations = 5000) plot_decision_boundary(lambda x: predict(parameters, x.T
众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。...作为更新版本的Autograd，JAX可以自动微分本机Python和NumPy代码。它可以通过Python的大部分功能（包括循环，if，递归和闭包）进行微分，甚至可以采用派生类的派生类。...但是，JAX甚至允许您使用单功能API即时将自己的Python函数编译为XLA优化的内核。编译和自动微分可以任意组合，因此您无需离开Python即可表达复杂的算法并获得最佳性能。...有关更多详细信息，请参见JAX中的Common Gotchas。...中循环执行批处理维度，但是这样做的性能通常很差。
逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性...批量梯度下降法： 牛顿迭代方法： (H为海瑟矩阵) 4.python代码实现 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Feb...*np.sum(Y*np.log(h)+(1-Y)*np.log(1-h)) #计算损失函数值 38 error = h - Y #误差 39 grad = dot(X.T,...*np.sum(Y*np.log(h)+(1-Y)*np.log(1-h)) #计算损失函数值 51 error = h - Y #误差 52 grad = dot(X.T,...error) #梯度 53 A = h*(1-h)* np.eye(len(X)) 54 H = np.mat(X.T)* A * np.mat(X) #海瑟矩阵, H = X`AX
Python中的包 什么是python的包与模块 包就是文件夹，包中还可以有包，也就是文件夹 一个个python文件就是模块 包的身份证 __init__.py是每一个python包里必须存在的文件 如何创建包...要有一个主题，明确功能，方便使用 层次分明，调用清晰 包的导入 import 功能 将python中的某个包（或模块），导入到当前的py文件中 用法 import package 参数 package...：被导入的包的名字 要求 只会拿到对应包下__init__中的功能或当前模块下的功能 模块的导入 form..import.....功能 通过从某个包中找到对应的模块 用法 form package import module 参数 package：来源的包名 module：包中的目标模块 举例： form animal import
key1:value1,key2:value2,key3:value3,….. } ； 2、字典是以键值对的形式来存储的, key:value的形式, key与value之间用冒号 : 连接,； 3、字典中是可以存放不同的数据类型的...dict.get["赵六",23] #增加，修改#当key不存在时为增加，key值存在时为修改dict1["小明"] = 32dict1["张三"] = 19 #删除#pop可以根据key来删除字典中的元素...dict1) #判断存在#字典的成员判断,可以直接判断key是否存在if "张三" in dict1: print("存在")else: print("不存在") 四、总结 字典dict是python
创建python列表 方法一：直接创建列表 a = [1, 2, 3, 4, 5] print(a) /usr/local/bin/python3.8 /Users/sataniya/PycharmProjects.../demo/demo.py [1, 2, 3, 4, 5] 方法二：使用list方法 a = list("hello") print(a) /usr/local/bin/python3.8 /Users...demo.py ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] 方法三：使用split方法 a = "hello world".split(" ") print(a) /usr/local/bin/python3.8...PycharmProjects/demo/demo.py ['hello', 'world'] 方法四：使用列表推导式 a = [x for x in range(10)] print(a) /usr/local/bin/python3.8
第三重境界便是Python实现主流机器学习模型。 今天向大家推荐普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源的项目：用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，看了一下，代码可读性极强。 ?...: X = np.c_[np.ones(X.shape[]), X] pseudo_inverse = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T..., X)), X.T) self.beta = np.dot(pseudo_inverse, y) def predict(self, X): """
在Python中，一个变量的scope范围从小到大分成4部分：Local Scope(也可以看成是当前函数形成的scope)，Enclosing Scope(简单来说，就是外层函数形成的scope)，Global...当Python开始查找一个非限定的变量名时(像obj.attr中的attr，就是一个被限定的变量名字，它被限定在obj对象中，而普通的变量名就是没有限定的)，总是从当前变量名所处的scope开始，顺着前面提到的...>>>88 nonlocal nonlocal是Python 3.X加入进来的关键字，Python 2.X中没有。...在Python中，嵌套函数是可以访问外部函数的变量的(至少在>Python 2.2的版本是这样的，在Python 2.2之前的版本中，变量的查找从当前函数开始，然后直接到Global Scope，Builtins...对于nonlocal关键字，需要注意以下几点： 1 nonlocal关键字只在Python 3.X中支持，Python 2.X没有这个关键字； 2 nonlocal关键字只可以在函数内部使用，在其他地方使用会报错
关于python编码的基本常识 在python里面 “明文”是unicode类型 “密文”是其他的编码格式 如gbk utf-8 latin-1等等 编码: “明文”->”密文” .encode([...->”明文” .decode([源编码格式]) 对象为str类型 对于汉字 一共有三大类编码方式 以中文汉字”李”为例子 a. unicode类 机器码 \x67\x4e unicode(python...UTF-8类 机器码 \xe6\x9d\x8e UTF-8(python表示) \xe6\x9d\x8e URL Escape Code %E6%9D%8E Octal Escape Sequence...encoding> Sublime Text编辑器: 由于ST编辑器默认即为UTF-8编码 所以为utf-8 系统自带的记事本: 记事本默认编码为ascii/gbk(“另存为”中编码选项为
模块调用的方法 import 模块名 from 模块名 import 方法名 emmm……python官方的开源模块库下载地址（防遗忘） https://pypi.python.org...第二个元素在sys.argv列表中索引为【1】 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) sys.version 获取Python解释程序的版本信息...import json/pickle/shelve json模块： json.load() 将文件中的字符串转换成字典 json.dump() 将字典转换成字符串写入到文件中 json.dumps...() 将字典转换成字符串 json.loads() 将字符串转换成字典 pickle模块： pickle.load() 将文件中的字节转换成字典 pickle.dump() 将字典转换成字节写入到文件中...设计，支持python所有的数据类型 缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大 shelve模块（不怎么了解，copy的）： shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块
导火索：给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不通的元素？ list1 = [1, 2, 3, 4, 57, 8, 90] list2 = [2, 3, 4, ...
参考链接： Python中的反射 反射 运行时，区别于翻译时，指的是程序被加载到内存中执行的时候。 反射，reflection，指的是运行时获取类型定义信息。...简单说，在Python中，能够通过一个对象，找出其type、class、attribute或method的能力，称为反射或自省。...__dir__())) 上例通过属性字典__dict__来访问对象的属性，本质上就是利用反射的能力，但是上面的例子中，访问的方式不优雅，Python提供了内置的函数 内建函数意义getattr(object...__dict__) print(p1.x) 实例通过.点号设置属性，例如self.x=x,就会代用__setattr__(),属性要加到实例的__dict__中，就需要自己完成。...AttributeError异常 它的return值将作为属性查找的结果如果抛出AttributeError异常，则会直接调用__getattr__方法，因为属性没有找到 __getattribute__方法中为了避免在该方法中无线递归
这个脚本一般在 /usr/local/bin/ 目录下： source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 4、由于每次都需要执行这两部操作，将其写入终端的配置文件中更加方便...如果使用bash，则可以添加到 ~/.bashrc中；如果使用 zsh，则添加到 ~/.zshrc 中。...这样每次启动终端的时候都会自动运行，使用vim将以下代码添加到配置文件中： # 将虚拟环境目录指定在用户家目录的venvs目录下 export WORKON_HOME=~/venvs # 为新建的虚拟环境创建纯净的环境...export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV_ARGS='--no-site-packages' # 这里是python3的安装目录 # 也就是说用这个工具生成的是python3...的虚拟环境 export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3 #
在python中 None, False, 空字符串"", 0, 空列表[], 空字典{}, 空元组()都相当于False ，即：not None == not False == not '' ==...在Python中，None、空列表[]、空字典{}、空元组()、0等一系列代表空和无的对象会被转换成False。除此之外的其它对象都会被转化成True。...在命令if not 1中，1便会转换为bool类型的True。not是逻辑运算符非，not 1则恒为False。因此if语句if not 1之下的语句，永远不会执行。
打印出1到100的数，不包含100 for i in range(1,100): if i==23: print "great,you got your lun...
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