带着这些疑问，我搜了下资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。 ...这个数组看起来结构是这样的： 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： 这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 4....补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
数组的计算：通用函数 NumPy 数组的计算有时非常快， 有时也非常慢。...除了以上介绍到的， NumPy 还提供了很多通用函数， 包括双曲三角函数、 比特位运算、 比较运算符、 弧度转化为角度的运算、 取整 和求余运算， 等等。...不同于创建临时数组， 你可以用这个特性将计算结果直接写入到你期望的存储位置。...如果这里写的是 y[::2] = 2 ** x， 那么结果将是创建一个临时数组， 该数组存放的是 2 ** x 的结果， 并且接下来会将这些值复制到 y 数组中。...最常用的概括统计值可能是均值和标准差， 这两个值能让你分别概括出数据集中的“经典”值， 但是其他一些形式的聚合也是非常有用的（如求和、 乘积、 中位数、 最小值和最大值、 分位数， 等等） 。
带着这些疑问，我搜了比较多的资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。...这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值。...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。 上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: ?...补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
本教程几乎代表了最佳实践，最有可能让参赛选手的优化变得很容易。而这正是我们要做的。 验证 验证是机器学习的基石。这是因为我们之后会推广到未知的测试实例。...通常，评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证：如果你有足够的例子，你可以进行单一训练、验证分割；又或者如果你有几个训练点，你可以进行计算上更昂贵但却很有必要的交叉验证。...我们需要使用索引因为我们正在处理Pandas框架，而不是Numpy数组： all_i = np.arange( len( data )) train_i, test_i = train_test_split...它有明显的负面情绪，但是如果你把每个单词都分离，你将不会检测这一点。相反，该模型可能会了解到，“good”是一个积极的情绪，这将不利于判断。...在提交的时候，它在500名参赛者中足够进入前20名。 你可能还记得，我们留下了线性回归的超参数作为默认值。此外，向量化有它自己的参数，你可可期望更实际些。
通常，评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证：如果你有足够的例子，你可以进行单一训练、验证分割；又或者如果你有几个训练点，你可以进行计算上更昂贵但却很有必要的交叉验证。...我们需要使用索引因为我们正在处理Pandas框架，而不是Numpy数组： all_i = np.arange( len( data )) train_i, test_i = train_test_split...这是一个很好的决定吗？我们不知道，我们需要检验，我们有验证集，还记得吗？留下停用词的得分为92.9％（在TF-IDF之前）。...它有明显的负面情绪，但是如果你把每个单词都分离，你将不会检测这一点。相反，该模型可能会了解到，“good”是一个积极的情绪，这将不利于判断。...在提交的时候，它在500名参赛者中足够进入前20名。 你可能还记得，我们留下了线性回归的超参数作为默认值。此外，向量化有它自己的参数，你可可期望更实际些。
所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...这个数组看起来结构是这样的： 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： 这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。...由于arr是C连续的，因此对其进行行操作比进行列操作速度要快 通常来说 np.sum(arr, axis=1) # 按行求和 会比 np.sum(arr, axis=0) # 按列求和 稍微快些...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 结果影响 其实写这篇博客的原因，就是我的onnx模型对于完全相同数据的tensor产生了完全不同的表现，险些三观俱碎。
数组 如果我们需要一个只包含数字的列表，那么 array.array 比 list 更 高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。...内存视图 memoryview 是一个内置类，它能让用户在不复制内容的情况下操作同 一个数组的不同切片。 内存视图其实是泛化和去数学化的 NumPy 数组。...它让你在不需要 复制内容的前提下，在数据结构之间共享内存。其中数据结构可以 是任何形式，比如 PIL图片、SQLite 数据库和 NumPy 的数组，等 等。...在内存上的修改映射到了原始数据上 NumPy和SciPy 凭借着 NumPy 和 SciPy 提供的高阶数组和矩阵操作，Python 成为科学计 算应用的主流语言。...通过 NumPy，用户能对这些数据结构里的元素进行高效的操作。 SciPy 是基于 NumPy 的另一个库，它提供了很多跟科学计算有关的算 法，专为线性代数、数值积分和统计学而设计。
正如预期的那样，其中的专用运算符具有最高的性能和更清晰的代码。 我也尝试了Map-Reduce操作，但没有耐心等到它们完成……如果你追求性能，这不是一个好的方式。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...简而言之，Julia 的推断： 匿名函数的返回类型（map的第一个参数）（总是）是整数，因此，映射的输出是一个整数数组。...(a, parse(Int, line)) end 理论上应该是一样的，对吧， 但是： > typeof(a) Array{Any,1} 句子a = []看起来很方便，它创建了一个Any数组，这意味着可以在该数组的每个元素上存储任何类型的数据...在内部，Julia在内存中存储了一个指针数组，以配合Any提供的灵活性。结果，Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响？慢大约50到100倍！
reshape 是如何做到的？使用了什么魔法数据结构和算法吗？ NumPy 作为数据分析和深度学习领域的必备基础库，数值计算效率666得飞起。...这篇文章对于 reshape 方法的原理解释，会很独到，尽可能让朋友们弄明白数组 reshape 的魔法。...从背后实现看， NumPy 会辅助一个轴，轴的取值为 0 到 11 。 从概念上看，它的示意图如下所示： ? 所以，借助这个轴 i ，a[6] 就会被索引到元素 12，如下所示： ?...至此，三个轴的 reshape 已经讲完。 最后，说一个有意思的问题。 还记得，原始的一维数组 a 吗？...至此，你应该完全理解 reshape 操作后的魔法： buffer 是个一维数组，永远不变； 变化的 shape 通过 view 传达； 取值仅有 0 的自由轴，能变化出任意维度。
，默认为True save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir...时生效 save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg" _yields:形如(x,y)的tuple,x是代表图像数据的numpy数组.y是代表标签的numpy...或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format："png"或"jpeg...这是一个长为size的向量，sampling_table[i]代表采样到数据集中第i常见的词的概率（为平衡期起见，对于越经常出现的词，要以越低的概率采到它） 参数 size：词典的大小 sampling_factor...：此值越低，则代表采样时更缓慢的概率衰减（即常用的词会被以更低的概率被采到），如果设置为1，则代表不进行下采样，即所有样本被采样到的概率都是1。
条件语言模型 和之前的 语言模型 一个主要的区别： 语言模型 随机地生成句子 条件语言模型，你要找到最有可能的英语句子，但是句子组合数量过于巨大，需要一种合适的搜索算法，集束搜索（Beam Search...是一种启发式搜索算法，达到较好的效果 ---- 如何选择束宽 B： B 越大，输出句子越好，计算代价也大，内存占用大 B 较小，输出效果没那么好，计算快些，内存占用小，产品中常见 B = 10，科研看情况可以取大些...短的语句更容易有 更高的Bleu 得分（较大的概率：语句中的词语都在 参考语句中），为了平衡这种情况，使用 “简短惩罚”（ brevity penalty） ?...注意力权重， a 告诉你，当你尝试生成第 t 个英文词，它应该花多少注意力在第 t 个法语词上面。...当生成一个特定的英文词时，这允许它在每个时间步去看周围词距内的法语词要花多少注意力。 8. 注意力模型 注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译 ?
Keras 为导入数据集提供了一个方便的处理程序，这个数据集也可以以一个序列化的 numpy 数组「.npz」文件的形式从这里（https://s3.amazonaws.com/text-datasets...在内存中加载数据后，我们用「0」将每个句子填充到固定的长度进行对齐（这里长度为 200）。这样一来，我们就拥有了两个二维的 25,000*200 的数组分别作为训练和测试数组。...考虑到这一点，让我们首先尝试一个最简单的文本分类模型。这将会是一个稀疏的线性模型，它给每个单词赋予一个权重，并且将所有的结果相加，无论单词顺序如何。...它使得我们的模型能学习到每个单词的更有意义的表示，而不仅仅是一个索引。...numpy 数组。
： ## padding:填充，是否将所有句子pad到同一个长度。...## truncation:截断，当遇到超过max_length的句子时是否直接截断到max_length。...## return_tensors:张量返回值，"pt"表示返回pytorch类型的tensor,"tf"表示返回TensorFlow类型的tensor,"np"表示Numpy数组。...注：NumPy 数组可以是标量 (0D)、向量 (1D)、矩阵 (2D) 或具有更多维度。它实际上是一个张量。...Head部分通常是特定任务的任务特定层，其设计取决于你要解决的问题类型。
当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...可以为维度赋值-1，NumPy 可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 再多维度 NumPy 可以在任意维度实现上述提到的所有内容。其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...这意味着如果你有一个 10 秒的 CD 质量 WAVE 文件，你可以将它加载到长度为 10 * 44,100 = 441,000 的 NumPy 数组中。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。...这意味着如果你有一个 10 秒的 CD 质量 WAVE 文件，你可以将它加载到长度为 10 * 44,100 = 441,000 的 NumPy 数组中。...我们可以让它处理一个小数据集，并用它来构建一个词汇表（71,290 个单词）： ? 这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ?
全球的工程师们或多或少都有一点对于谷歌的盲目崇拜，表现在于认为： 在谷歌工作的人比自己更聪明 如果用好 TensorFlow，或许能在谷歌找到一个深度学习的工作（继续做梦吧少年） 如果你的创业公司使用的深度学习框架是...TensorFlow，而你的博客宣扬了它的优点，谷歌或许会考虑来收购你 如果你 get 不到 TensorFlow 的优点，那你就是不懂事 但我们还是要客观，让我们抛弃以上假设，还原 TensorFlow...你需要定义一个图，然后以字典的形式传递数据，同时不要忘了在图的中间层添加输出，否则你将无法获得它的值。虽然这很麻烦，但还是可行的。 想要有条件地执行几个层？...比如让 RNN 在句子末端（EOS）生成表征时停止？到你学会使用 PyTorch 做这件事的时候，你可能已经身处第三家摇摇欲坠的创业公司了。...老实说，当你意识到已经有六个开源的高级库是建立在已经是高级库的 TensorFlow 的基础上——才能让一切变得可用起来——这里面的问题就不是一星半点了： http://tflearn.org/ https
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