如何仅使用tensorflow操作来追加秩1张量？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何仅使用TensorFlow C＋来训练深度神经网络

有人突发奇想，尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢？...我写这篇博文的目标，是仅使用 TF C ++ API 来构建基础的深度神经网络（DNN），然后再尝试仅使用 CuDNN 实现这一功能。...在这篇文章中，我们将示例如何建立一个深度神经网络，并通过车龄、里程和燃料类型来预测一辆宝马 Serie 1 的价格。我们将仅使用 TensorFlow C ++，并描述缺失的训练细节。...从头开始构建 TensorFlow 会避免这些问题，而且需要确保使用的是最新版本的 API。接下来只需要安装 bazel构建工具就可以了，然后遵照你的操作系统指示进行操作。...建模第一步是将 CSV 文件读取为两个张量，x 为输入，y 为预期结果。我们使用之前定义的 DataSet 类。您可以在这里下载 CSV 数据集。我们需要类型和形状来定义一个张量。

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深度学习500问——Chapter17：模型压缩及移动端部署（2）

17.4.6 低秩分解基于低秩分解的深度神经网络压缩与加速的核心思想是利用矩阵或张量分解技术估计并分解深度模型中的原始卷积核。...卷积计算是整个卷积神经网络中计算复杂度最高的计算操作，通过分解4D卷积核张量，可以有效减少模型内部的冗余性。此外，对于2D的全连接层矩阵参数，同样可以利用低秩分解技术进行处理。...因此，如何通过有效的方式来近似度量单个参数对模型的影响，具有重要意义。（2）学生网络结构的构造。...17.5.3 TensorRT如何优化重构模型条件方法若训练的网络模型包含TensorRT支持的操作 1、对于Caffe与TensorFlow训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持对，则可以直接由...TensorRT不支持的操作 1、TensorFlow模型可通过tf.contrib.tensorrt转换，其中不支持的操作会保留为TensorFlow计算节点； 2、不支持的操作可通过Plugin API

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tf.compat

set:Tensorflow set操作。signal:信号处理操作。sparse:稀疏张量表示。spetral:tf.spetral命名空间的公共API。strings:处理字符串张量的操作。....): 垫一个张量。parallel_stack(...): 将一列秩-R张量并行地堆成一个秩-(R+1)张量。parse_example(...): 将示例原型解析为张量的dict。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...squeeze(...): 从张量的形状中移除尺寸为1的维数。(弃用参数)stack(...): 将一列秩-R张量叠加成一个秩-(R+1)张量。stop_gradient(...): 停止梯度计算。....): 沿着张量的段计算和。unstack(...): 将秩- r张量的给定维数分解为秩-(R-1)张量。

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

我们将尝试找出如何使机器使用语言，形成抽象和概念，解决目前仅保留给人类的问题，并改进自己。...这些重要属性可以广泛分为三类：简单性——深度学习消除了特征工程的需求，用简单的端到端可训练模型取代了复杂、脆弱、工程密集型的流水线，通常仅使用五到六种不同的张量操作构建。...1 的张量）一组数字称为向量，或秩为 1 的张量，或 1D 张量。...2.3.2 广播我们之前天真的实现naive_add仅支持具有相同形状的秩为 2 的张量的加法。但在之前介绍的Dense层中，我们添加了一个秩为 2 的张量和一个向量。...=float32)> 3.5.2 张量操作：在 TensorFlow 中进行数学运算就像 NumPy 一样，TensorFlow 提供了大量的张量操作来表达数学公式。

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深度学习基本概念｜张量tensor

在深度学习中，采用tensor来存储高阶数组对应的数据。tensor, 中文叫做张量，谷歌的开源机器学习框架TensorFlow也是建立在张量的基础上。...tensorflow中，定义张量的方式如下 >>> import tensorflow as tf >>> rank_0_tensor = tf.constant(4) >>> rank_1_tensor...张量有以下几个基本属性 1. shape, 形状，统计各个维度的元素数量 2. rank, 秩，维度的总数 3. axis, 轴，具体的某一个维度 >>> rank_4_tensor = tf.zeros...([3, 2, 4, 5]) >>> rank_4_tensor.shape TensorShape([3, 2, 4, 5]) # 张量的秩 >>> rank_4_tensor.ndim 4 # axis...tensorflow通过张量这一数据结构来存储待处理的数据，并再次基础上定义了一系列的张量操作，来高效的处理深度学习运算。

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从零开始学TensorFlow【什么是TensorFlow？】

一、Tensor介绍在介绍之前，首先要记住一个结论：TensorFlow使用Tensor来表示数据接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。...目前为止我们有两个结论： TensorFlow使用Tensor来表示数据 TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组我再翻译一下上面的两句话：在TensorFlow所有的数据都是一个...1.1Tensor的基础从上面我们已经得知，Tensor(张量)实际上就是一个n维的数组。这就延伸了几个的术语：阶(秩) 形状 1.1.1阶(秩) 其实上，阶就是平时我们所说的维数。...在TensorFlow创建变量有两种方式： # 1.使用Variable类来创建 # tf.random_normal 方法返回形状为(1，4)的张量。...TensorFlow使用数据流图来表示计算任务 TensorFlow使用Tensor来表示数据，Tensor在数据流图中流动。在TensorFlow中”创建节点、运算“等行为统称为op ?

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tf.Variable

典型的用途是在使用该变量的操作系统所在的设备上缓存，通过Switch和其他条件语句来重复复制。name:变量的可选名称。默认值为“Variable”，并自动进行uniquified。...，秩为> 1。...，秩为> 1。...你应该使用它而不是变量本身来初始化另一个变量，该变量的值取决于该变量的值。...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为:[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8

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TensorFlow入门：一篇机器学习教程

在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...TensorFlow中的边可以分为两类：正常边传输数据结构（张量），其中一个操作的输出可能成为另一个操作的输入，而特殊边则用于控制两个节点之间的依赖关系来设置一个节点等待另一个节点完成的操作顺序。...下面是一个简短的代码片段，显示了如何在TensorFlow中使用上面定义的术语来计算一个简单的线性函数。...秩被称为张量的阶数或n维，其中例如秩1张量是矢量或秩2张量是矩阵。形状：张量的形状是它所具有的行数和列数。类型：分配给张量元素的数据类型。...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?

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tf.stack

tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。...将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。...给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...负值环绕，所以有效范围是[-(R+1)， R+1)。name: 此操作的名称(可选)。返回值:output: 与值类型相同的叠加张量。...返回值:ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs

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tf.unstack

tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。...name: 操作的名称(可选)。返回值:张量对象的列表从值中分解。...is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn

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卷积神经网络的压缩和加速

图4中，Fine-grained，vector-level，kernel-level中一些裁剪方法，需要使用到稀疏卷积的方法来实现。...在当前的很多对低秩估计的研究中，笔者认为奇怪的一点是：对矩阵分解后，将分解后的矩阵乘法又转回成卷积操作，例如上式中将原参数矩阵分解成3个小矩阵，那么在实现中就是用3个卷积来实现分解后的矩阵乘法。...下面我们以Tucker张量分解为例，分析一下低秩估计方法的压缩和加速效果。...低秩估计的方法的优势在于，没有改变基础运算的结构，不需要额外定义新的操作。分解后的网络仍是用卷积操作来实现的，所以其适用面比较广泛。...那么基础理论就到此为止，在当前的深度学习平台中，Tensorflow给出了定点化的Op操作，下面我将详细介绍Tensorflow平台的定点化流程，如图7所示。

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最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝

OP重建：合并底层操作，加速矩阵运算。低秩分解：将原始的权重张量分解为多个张量，并对分解张量进行优化。 ...OP重建：有明显加速功能，但是操作较为复杂，需要修改底层C++代码。低秩分解：基于PCA算法，有一倍多的加速作用，但是效果也下降了许多。 ...BERT剪枝本节先重温BERT[1]及其变体AL-BERT[2]的模型结构，分析在哪里地方参数量大，再介绍如何为这类结构进行剪枝。 1....这些工具都不适合使用，那就让我们自己来动手剪枝吧：简单方法：直接改配置文件的参数设置，不加载谷歌pretrain好的语言模型，使用自己的数据重新pretrain语言模型，再加载该模型进行task-specific...关键代码仅20行！ 1）首先，将谷歌pretrain的模型参数预存好，保存到一个json文件中： ? 2）参数赋值，在model_fn_builder函数中，加载预存的参数进行剪枝赋值： ? 是的！

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如何让CNN高效地在移动端运行

他们提出原本D*D的卷积可以分解为D*1，1*D和1*1的卷积，此外，他们也提出使用PCA来估计张量的秩，已经通过最小化非线性层输出特征图的重建误差来得到分解后的参数张量（卷积核），最后他们也提出未来改进中可以使用参数调优...本文提出的方法与上述方法的不同之处在于，本文利用Tucker分解，可以压缩卷积层和全连接层，利用VBMF来做张量秩的估计，并通过最小化参数张量的重建误差来获得压缩后的参数张量。...在第一步中，本文利用VBMF分析参数张量，并得到合适的秩；接着使用Tucker分解针对每一层做压缩，每个张量保留的秩就是VBMF得到的秩；最后利用BP（back propagation）做参数调优。...而秩的估计本身又是十分困难的，本文利用了VBMF来做秩的估计，主要参考是【17】 CP分解与Tucker分解的对比 CP分解实际上将张量转化为若干1维向量乘积的和，如图3.2所示 ?...图3.2 CP分解【2，3】使用了CP分解来估计卷积层的参数，但是工作中仅针对8层网络进行了实验。实际上CP分解的稳定性略差于Tucker，而且其计算更加耗时。

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tf.where

如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。...如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9

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教程 | 维度、广播操作与可视化：如何高效使用TensorFlow

操作的原型内核和先进的可视化等几个方面详细梳理如何高效使用TensorFlow。...下面展示了这个方法在 TensorFlow 中是如何实现的： import numpy as np import tensorflow as tf # 使用占位符从python向TensorFlow...a.set_shape([32, 128]) 仅当你知道自己在做什么的时候再使用这个函数，事实上使用 tf.reshape() 会更加安全。...这是因为当两个张量的秩不匹配的时候，TensorFlow 就会自动地以较低的维度来扩展第一维的大小，所以加法的结果会变成 [[2,3],[3,4]]，所以在全体参数上的求和操作会给出 12 的结果。...例如，下面的例子展示了如何在 TensorFlow 中使用 Python 操作来实现一个简单的 ReLU 非线性核。

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tf.meshgrid

例如:用张量调用X, Y = meshgrid(X, Y)x = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]X, Y = tf.meshgrid(x, y)# X = [[1, 2, 3],#...[1, 2, 3],# [1, 2, 3]]# Y = [[4, 4, 4],# [5, 5, 5],# [6, 6, 6]]参数:*args: 秩为1的张量。...name: 操作的名称(可选)。返回值:outputs:N个秩为N的张量的列表。...(kwargs) are passed.ValueError: When indexing keyword argument is not one of xy or ij.原链接: https://tensorflow.google.cn

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tf.matmul() 和tf.multiply()

> 1 的张量。 ...name: 操作的名字（可选参数）返回值：一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...注意：在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。...想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer。

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tensorflow语法【tf.matmul() 、loc和iloc函数、tf.expand_dims()】

tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- tf.matmul()...b_is_sparse=False, name=None) 参数: a: 一个类型为 float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 且张量秩...name: 操作的名字（可选参数）返回值：一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。 ...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据） 1.

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计算机视觉中的细节问题(二)

(1)photometric distortions的含义：指的是在输入卷积神经网络之前对数据进行预处理的操作，比如改变亮度、饱和度等。...特征金字塔主要是通过CNN的层来形成的特征，广泛的使用在目标检测中。(4)RGBA的含义：R：红色值。正整数 | 百分数G：绿色值。正整数 | 百分数B：蓝色值。...(7)张量秩的含义：标量：秩为零的张量（只有大小，没有方向，由1（3^0）部分组成）；向量：秩为一的张量（有大小和一个方向，由3（3^1）部分组成）； Dyad：秩为2的张量（有大小和两个方向，由9（...但是，标量不是张量，虽然秩为0的张量是标量；同样的，向量不是张量，虽然秩为1的张量是向量；dyad不是张量，但秩为2的张量是dyad(矩阵)。...(8)目标检测中样本的难度是如何区分的：根据IoU来区分，一般小于0.3为负样本，0.3到0.5为难样本，大于0.5为正样本。

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

实现 2.2 DIN使用 0x03 tile 3.1 tile函数 3.2 DIN使用 0x04 张量广播 4.1 目的 4.2 机制 4.3 例1 4.4 例2 4.5 DIN使用 0xFF 参考...b: 一个类型跟张量a相同的张量。注意：输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...2.2 DIN使用 DIN中使用可以参见上节代码，里面都是高维矩阵相乘。 0x03 tile 某些情况下，矩阵相乘中会隐含包括tile操作，所以要预先讲解。...3.2 DIN使用在DIN中，可以通过运行时变量看到tile的作用，可见 query 扩展成 queries，就是按照 tf.shape(facts)[1] 的数值来扩展。...4.1 目的广播的目的是将两个不同形状的张量变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。

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