模型出错了，请稍后重试~
tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。..., seed=None, dtype=dtypes.float32) 这四个参数分别用于指定最小值、最大值、随机数种子和类型。...=1.0, seed=None, dtype=dtypes.float32) 只是这个初始化方法不需要指定最小最大值，它们是通过计算得到的： max_val = math.sqrt(3 / input_size...当distribution = "uniform"时，生成均匀分布的随机数，假设分布区间为[-limit, limit]，则： limit = sqrt(3 * scale / n) 可以简写为tf.Orthogonal...当需要生成的参数是2维时，这个正交矩阵是由均匀分布的随机数矩阵经过SVD分解而来。
在本文例子中，标记数据的维度将设置为1，而其他维度设置为0。例如3的向量结构是[0,0,0,1,0,0,0,0,0]。...这里的 None 表示任意维度的向量。 我们的模型还有 权重 和 偏移量。由于是可训练数据，我们将这些值指定为一个附加输入，在 TensorFlow入门部分 我们称之为 变量。...若使用bit为运算单位，那么低x取值为2，所以计算得出26个英文字母需要4.7004bit信息来表述，取上界就是5bit的信息量。 但是在现实世界中，绝大部分事物都不是均匀分布的。...（2） 数学含义是：对于i个事物X，每个事物X的概率分布为Pi，其熵值为每个独立事物熵值占比的合计。 公式（1）是公式（2）在均匀分布下的推导：若P1=P2=P3=.......例如 tf.argmax(y,1) 是找到张量y第二个向量的最大值（图标标签是0~9,softmax计算完成后会得到一个分布概率，argmax方法就是找到每一个图片对应的最高概率），而 tf.argmax
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。...[Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。...例： [a,index]=min([7,7,3]) 结果为a =3,index =3 2 R = unidrnd(N) 产生从1到N所指定的最大数数之间的离散均匀随机整数。...R = unidrnd(N,v) 这种调用格式中v是一个行向量，如果v是一个1乘以2的向量， 则v中的两个元素分别指定了生成的矩阵R的行数（由v(1)指定）和列数（由v(2)指定）。...返回A中最大一行和，即max(sum(abs(A’))) ‘fro’ A和A‘的积的对角线和的平方根，即sqrt(sum(diag(A'*A))) 如果A为向量 norm(A,p) 返回向量A的
题目 给定一个数组，及一个长度n，生成长度为n的不重复随机数组，n不大于数组中不重复元素个数 方法一 const getRandomArr = function (arr, n) { const...result = []; while (result.length < n) { // 生成随机数 const randomNum = arr[Math.floor(Math.random...function (arr, n) { const result = []; const map = new Map(); while (result.length < n) { // 生成随机数
方法一： desc 后面 + 表名即可查看表的属性。
同时，有时候在使用 sklearn，matplotlib，PyTorch，Tensorflow 等工具时也需要一些简单的数据进行实验。 所以，先学会如何快速拿到一个 array 是有很多益处的。...]]]) # 像给定向量那样的 0 向量（ones_like 是 1 向量） np.zeros_like(np.ones((2,3,3))) array([[[0., 0., 0.],...（离散均匀分布），不超过给定的值（10） np.random.randint(10, size=2) array([6, 3]) # 随机整数（离散均匀分布），指定上下界和 shape np.random.randint...计算后保持维度（keepdims=True） 另外，为了便于操作，我们使用一个随机生成的 array 作为操作对象；同时，我们指定了 seed，这样每次运行，每个人看到的结果都是一样的。...⭐⭐⭐ 这一小节主要包括：最大值、最小值、中位数、其他分位数，其中『最大值和最小值』我们平时用到的最多。
前言：主要用TensorFlow实现线性回归和逻辑回归这两个机器学习算法，就当对TensorFlow的一个应用了吧 1实现线性回归 直接上代码吧，注释和步骤直接在代码里面了 # 1....模型构建 # 定义一个变量w和变量b # random_uniform：（random意思：随机产生数据， uniform：均匀分布的意思） ==> 意思：产生一个服从均匀分布的随机数列 # shape...: 产生多少数据/产生的数据格式是什么； minval：均匀分布中的可能出现的最小值，maxval: 均匀分布中可能出现的最大值 w = tf.Variable(initial_value=tf.random_uniform...# tf.argmax:对矩阵按行或列计算最大值对应的下标，和numpy中的一样 # tf.equal:是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和...进行逻辑回归之后的数据： ? 得到的参数为： 迭代次数: 045/050 损失值: 0.114816407 训练集上准确率: 0.990 模型训练完成
比如： import torch import tensorflow as tf # 创建采样(2, 2)的标准正太分布的张量 a = torch.randn(2, 3) # 创建采样自[0, 10...random_sample函数用于产生[0, 1)范围的浮点随机数，其中参数size为产生数组的大小，如果不指定则会产生一个随机数。...； import numpy as np # 产生shape为size, 值为 [0, 1) 范围内的浮点随机数 # 不指定size参数, 产生[0, 1)范围内的浮点随机数 a = np.random.random_sample...random.uniform(low = 0.0, high = 1.0, size = None)，产生均匀分布的随机数 uniform函数在指定[low, high)范围内产生均匀分布的随机数。...import numpy as np # 产生shape为size范围在[low, high)内的均匀分布 # low = 3, 输出向量, shape = (4, ) a = np.random.uniform
它可以用于绘制各种类型的图形，包括散点图、折线图、直方图等。plot()函数接受不同的参数，以便指定要绘制的数据、图形类型、颜色、标签等。 runif()是一个用于生成随机数的函数。...它的全称是“random uniform”，意思是生成符合均匀分布的随机数。runif()函数可以生成指定数量的随机数，这些随机数在指定的最小值和最大值之间均匀分布。...dir()函数： dir()函数用于列出当前工作目录中的文件和子目录。 该函数还可以接受参数来指定要列出的目录。 默认情况下，dir()返回的是文件和子目录的名称的字符向量。...dir()函数还接受一些参数，例如pattern、full.names等，用于指定返回结果的筛选条件和格式。...可以通过指定参数recursive = TRUE来递归地列出子目录中的文件。
连续随机变量的概率密度函数大致表示样本取某一特定值的概率。...X [-0.5, 0, 1.5] 为了能够构建2D可视化，我们可以创建一个潜在参数的网格，在一段时间间隔内均匀采样，从[-2,2]采样，从[0,3]采样。...通过绘制随机变量的直方图，可以看到分布的形状。...x_train.mean() 0.85486585 将TensorFlow Variable对象定义为分布的参数。这向TensorFlow说明，我们想在学习过程中学习这些参数。...使用tf.GradientTape()，它是访问TensorFlow的自动微分特性的API。然后指定要训练的变量，最小化损失函数并应用梯度。
pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 关于参数初始化，主要的就是一些数学中的分布，比如正态分布、均匀分布等等。...sizes 来定义 torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个从正态分布中填充随机数的张量, 其均值为 0 , 方差为 1 .这个张量的形状被可变参数...mean： 正太分布的均值，默认值0 stddev： 正太分布的标准差，默认值1 seed： 随机数种子，指定seed的值可以每次都生成同样的数据 dtype： 数据类型 import tensorflow...minval: 最小值 maxval： 最大值 seed：随机数种子 dtype： 数据类型 import tensorflow as tf init_uniform = tf.random_uniform_initializer...： tf.orthogonal_initializer() 初始化为正交矩阵的随机数，形状最少需要是二维的 tf.glorot_uniform_initializer() 初始化为与输入输出节点数相关的均匀分布随机数
pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了...实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率，不要被吓到。...list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定返回的设备 requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作...torch.randn(5) 随机一个生成一个tensor 3、tensor转换 tensor数据的转换在开发中也是常用的，看下常用的两种转换方式 tensor 转为numpy a = torch.ones...t.argmax(input, dim=None, keepdim=False)：返回指定维度最大值的索引 总结 tensor是深度学习的基础，也是入门的，可以简单的理解为一个多维的数据结构，并且内置了一些特殊运算
TF中的数据表达 tensor是tensorflow上数据的载体 what's Tensor 标量 scalar : 1.1 向量 vector :[...4.random 随机化的初始化 5.constant 标量 6.Application #直接用List,要求list中的数据都可以转换为可计算的数据 tf.convert_to_tensor...stddey=1) #均匀分布 tf.random.uniform([2,2],minval=0,maxval=1)#从0到1之间均匀采样 随机打散 假设现在a中有48张照片，28*28，3通道的...，用tensor表示为[48,28,28,3].。...(a,index)#用gather函数可以让照片与被打乱的index一一对应，这样就实现了随机打散 END
saturateRange - 预饱和标志；仅用于均匀分配；如果为true，则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围（根据mat数据类型），然后将生成在[saturate（a），saturate（b）...）范围内的均匀分布的随机数，如果saturateRange = false ，该方法将在原始范围[a，b）中生成均匀分布的随机数，然后将其saturate，这意味着，例如，RNG().fill（mat_...iterFactor - 确定随机交换操作数量的比例因子（请参见下面的详细信息）。 rng - 用于混洗的可选随机数生成器；如果为零，则使用theRNG()。...i维的最小值，特征向量第i维内容的最大值]。...(k);//得到该特征向量隶属聚类中心 //center中的值初始为零 //for循环的作用是将特征向量的内容累加到
通常将标量、向量、矩阵也统称为张量；张量的维度和形状自行判断 标量 创建标量的关键字是constant，必须通过TF规定的方式去创建张量 import tensorflow as tf a = 2...，一般使用tf.int32和tf.float32 import numpy as np import tensorflow as tf # 创建张量的时候指定精度 tf.constant(12345678...：tf.fill(shape, vlaue) tf.fill([2,3], -1) # 形状为2*3，值全部是-1 创建已知分布的张量 正态分布和均匀分布是最常见的。...(shape, minval=0,maxval=None,dtype=float32) 注意：如果均匀分布中采样的是整数类型，必须指定maxval和数据类型 创建序列 创建序列类型的张量是通过函数tf.range...删除维度 增加维度的逆操作，只能删除长度为1的维度 不改变张量的存储方式 通过tf.squeeze(x, axis)来实现 axis表示删除维度的索引号；如果不指定，默认删除全部长度为1的维度 x =
filter_sizes - 我们想要卷积过滤器覆盖的字数。 我们将为此处指定的每个大小设置num_filters。...范围将所有操作添加到名为“嵌入”的顶级节点中，以便在TensorBoard中可视化网络时获得良好的层次结构。 W是我们在训练中学习的嵌入矩阵。 我们使用随机均匀分布来初始化它。...注意：我们使用不同大小的filter。 因为每个卷积产生不同形状的张量，我们需要迭代它们，为它们中的每一个创建一个层，然后将结果合并成一个大特征向量。 ?...在特定过滤器大小的输出上执行最大值池将留下一张张量的形状[batch_size，1，num_filters]。 这本质上是一个特征向量，其中最后一个维度对应于我们的特征。...feed_dict包含我们传递到我们网络的占位符节点的数据。您必须为所有占位符节点提供值，否则TensorFlow将抛出错误。使用输入数据的另一种方法是使用队列，但这超出了这篇文章的范围。
epoch内进行迭代训练 for index in range(int(X_train.shape[0]/BATCH_SIZE)): #随机生成的噪声服从均匀分布...:(index+1)*BATCH_SIZE] #生成的图片使用生成器对随机噪声进行推断；verbose为日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录...#随机生成的噪声服从均匀分布 noise = np.random.uniform(-1, 1, (BATCH_SIZE, 100))...先训练模型（迭代30次）： train(100) # 100为batch大小，可以随意指定。...该值大小也决定了生成的图片中含有多少个数字。 generate(32) # 32为batch大小，可以随意指定。该值大小也决定了生成的图片中含有多少个数字。
随机初始化 实际应用中，参数随机初始化，包含均匀随机初始化和正态随机初始化，在 tensorflow 中对应的代码为： 均匀随机：tf.initializers.random_uniform(-0.1,...} \)，输出神经元个数为\( n_{out}\)，则服从高斯分布的参数随机化为： $$w = 0.001*randn(n_{in}， n_{out})$$ 其中的高斯分布为均值为 0，方差为 1 的标准高斯分布...tensorflow代码如下 : # 适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：stdev 为高斯分布的标准差，均值设为 0 stdev = np.sqrt(1/n) W = tf.Variable...(np.random.randn(n_in, n_out) * stdev) 服从均匀分布的Xavier初始化tensorflow代码如下： # 适用于普通激活函数(tanh, sigmoid) scale...) 服从均匀分布的 He初始化 初始化tensorflow代码如下 ： # 适用于 ReLU scale = np.sqrt(6/n) W = tf.Variable(np.random.uniform
上均匀间隔的steps个点。...，下面生成的随机数序列都是相同的，仅作用于最接近的随机数产生语句。...torch中toech.seed()函数没有参数，用来将随机数的种子设置为随机数，一般不使用。...用法：torch.squeeze(a)将a中所有维数为1的维度都删除，或者a.squeeze(1)是去掉a中指定维数为1的维度。...out=None)->(Tensor,LongTensor)，返回新的张量input中指定维度dim中每行的最大值，同时返回每个最大值的位置索引。
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