二，矩阵的创建： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。...二、矩阵的简单操作 1．获取矩阵元素 可以通过下标（行列索引）引用矩阵的元素，如 Matrix(m,n)。 也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。...end表示某一维的末尾元素下标。 利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...六、其他 查看矩阵非零元素的分布spy(A)； 第二部分 矩阵的应用 一、稀疏矩阵 对于一个 n 阶矩阵，通常需要 n2 的存储空间，当 n 很大时，进行矩阵运算时会占用大量的内存空间和运算时间...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。
下面介绍四种矩阵的创建方法： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。...reshape(A,m,n)，它在矩阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成m*n的二维矩阵。 二、矩阵的拆分 1．矩阵元素 可以通过下标(行列索引)引用矩阵的元素，如 Matrix(m,n)。...end表示某一 维的末尾元素下标。 利用空矩阵删除矩阵的元素： 在MATLAB中，定义[]为空矩阵。给变量X赋空矩阵的语句为X=[]。...六、其他 查看矩阵非零元素的分布spy(A)； 第二部分 矩阵的应用 一、稀疏矩阵 对于一个 n 阶矩阵，通常需要 n2 的存储空间，当 n 很大时，进行矩阵运算时会占用大量的内存空间和运算时间。...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。
TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。...自动转换控制流：AutoGraph 能够将 Python 中的控制流语句，如 if、for、while 等，自动转换为 TensorFlow 图中的等效操作。...简化代码的图转换：AutoGraph 通过提供简单的装饰器（如 @tf.function）使得将普通函数转换为 TensorFlow 图操作变得简单。...在机器学习开发中的应用： 动态模型：AutoGraph 使得编写动态网络（即结构在运行时可能改变的网络）变得更加简单。例如，在处理可变长度输入或构建树形网络结构时非常有用。...自定义训练循环：虽然高级 API 如 tf.keras 提供了简单易用的训练接口，但在需要更精细控制训练过程时，开发者可能需要编写自定义训练循环。
对于带权图而言，若顶点vi和vj之间有边相连，则邻接矩阵中对应项存放着该边对应的权值，若顶点vi和vj不相连，则用无穷来表示这两个顶点之间不存在边。...][MaxVertexNum];//临界矩阵，边表 int vexnum,arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGragh; 注意： ①在简单应用中，可以直接用二维数组作为图的邻接矩阵（...图的邻接矩阵存储表示法具有以下特点： ①无向图的邻接矩阵一定是 一个对称矩阵（并且唯一）。因此，在实际存储邻接矩阵时只需存储上（或下）三角矩阵的元素即可。...②对于无向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非无穷元素）的个数正好是第i个顶点的度TD(vi)。...③对于有向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非无穷元素）的个数正好是第i个顶点的出度OD(vi)(或入度ID(vi))。 ④用邻接矩阵存储图，很容易确定图中任意两个顶点时间是否有边相连。
#2 TensorFlow 2015 年 11 月由 Google 推出的 TensorFlow 是一个用于数值计算的开源软件库。...点击这里学习如何在 Peewee 中创建一个数据库 #5 Sanic + uvloop Sanic 是一个与 Flask 类似，基于 uvloop 的 web 框架，它能让 Python 更快速。...uvloop 服务作为一个极其快速的库，顺其自然地替代了异步默认事件的循环。 Sanik 使得开发者能够在 Python 中编写异步应用，在这种方式下非常类似于 Node.js。...然而，理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识，从数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。...Blaze 通过提供一个对不同种类数据库技术统一的接口以及迁移数据抽象化处理来解决这个难题。Blaze 对于表达计算是一个好的选择。
例如，由于表本身就支持任意数据类型的直接访问，因此我们很少在Lua语言中编写搜索算法。 数组 在Lua语言中，简单地使用整数来索引表即可实现数组。因此，数组的大小不用非得是固定的，而是可以按需增长的。...对于使用不规则矩阵实现的稀疏矩阵，内层循环会有问题。由于内层循环遍历的是一列b而不是一行，因此不能再此处使用pairs：这个循环必须遍历每一行来检查对应的行是否在对应列中有元素。...除了遍历了少量非0元素以外，这个循环还遍历了所有的0元素。（由于不知道元素的空间位置，所以在其他场景下遍历一列可也能会有问题。） 以下的算法与之前的示例非常类似，但是该算法调换了两个内层循环的顺序。...下面代码战士了上述算法的完整实现，其中使用了pairs来处理稀疏矩阵的元素。这种实现只访问非nil元素，同时结果也是稀疏矩阵。此外，下面的代码还删去了结果中偶然为0的元素。...\n"时，会创建一个50020字节的新字符串，然后从buff中复制50000字节中到这个新字符串中。这样，对于后续的每一行，Lua语言都需要移动大概50KB且还在不断增长的内存。
在本章末尾，我们将展示如何访问本书其余部分使用的数据源。 第2章，“TensorFlow方法”建立了如何通过多种方式将第1章中的所有算法组件连接到计算图中，以创建简单的分类器。...第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。我们展示如何做文本垃圾邮件预测，并扩展RNN模型，以基于莎士比亚的文本生成。
它从一开始就介绍基础数学，如线性代数，概率论，接着转向机器学习基础，最后介绍深度网络和深度学习。 所以，如果你是一个渴望掌握主题并进入深度学习研究的有抱负的学生，那么这本书肯定会对你有所帮助。...Tensorflow的书，本书为Tensorflow提供了一个实用的实践方法，适用于广泛的技术人员，从数据科学家到工程师，学生。...本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心思想。...你将了解深度神经网络是如何从基础神经网络发展而来的，你还将了解一些深层网络架构，如卷积神经网络和循环神经网络。 如果你熟悉Hadoop和Spark，那么你将能够了解如何使用DL4J本身的这些技术。...你将获得关于Tensorflow API的深入知识，如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络，循环网络，LSTM和强化学习中使用TensorFlow。
G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵： ①对无向图而言，邻接矩阵一定是对称的，而且主对角线一定为零（在此仅讨论无向简单图），副对角线不一定为0，有向图则不一定如此。...②在无向图中，任一顶点i的度为第i列（或第i行）所有非零元素的个数，在有向图中顶点i的出度为第i行所有非零元素的个数，而入度为第i列所有非零元素的个数。...因此，用邻接矩阵来表示一个具有n个顶点的有向图时需要n^2个单元来存储邻接矩阵；对有n个顶点的无向图则只存入上（下）三角阵中剔除了左上右下对角线上的0元素后剩余的元素，故只需1+2+......有向图邻接矩阵中第i行非零元素的个数为第i个顶点的出度，第i列非零元素的个数为第i个顶点的入度，第i个顶点的度为第i行与第i列非零元素个数之和。...假设图G＝（V，E）有n 个确定的顶点，即V＝{v0,v1,…,vn-1},则表示G 中各顶点相邻关系为一个n×n 的矩阵，矩阵的元素为： ?
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。...在不使用急切执行的情况下编写TensorFlow代码需要你进行一些元编程，即编写一个创建图的程序，然后稍后执行这个图。这个过程可能使人感到混乱，特别是对于新开发人员并不友好。...以下是你想要添加到图中的操作的一个非常简单的示例： def huber_loss(a): if tf.abs(a) <= delta: loss = a * a / 2 else:...虽然基准测试很复杂（并且取决于应用程序和硬件配置），但在这个简单的示例中，我们看到，从急切执行转换到大量使用if和whileAutoGraph代码时有显著的加速。...这需要你使用TensorFlow图操作，如tf.cond()。未来，AutoGraph将与defun无缝集成，使在简单的急切执行的Python中编写图代码。
API 同时，在过去的几年中，谷歌陆续在 TensorFlow 中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流...此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...资深人士版：展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 一行代码自动编译代码。...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...TensorFlow Lite 对于谷歌的重要性不言而喻，本次正式发布 TensorFlow Lite 1.0 可谓是众望所归。
find:找出向量或矩阵中非零元素的位置标识 在许多情况下，都需要对矩阵中符合某一特定条件的元素的位置进行定位，如将某一矩阵中为零的元素设为1等。...如果这个矩阵的元素非常多，手工修改非常麻烦，灵活运用find函数和各种逻辑及关系运算可以是实现绝大多数条件的元素定位。...[i,j]=find(A) 此函数返回矩阵A的非零元素的行和列的表示，其中i代表行标而j代表列标。此函数经常用在稀疏矩阵中。在多维矩阵中通常将第一维用i表示，将其余各维作为第二维，用j表示。 ?...[i,j,v]=find(A) 此函数返回矩阵A的非零元素的行和列的标识，其中i代表行标而j代表列表，同时，将相应的非零元素的值放入列向量v中，即i和j的值与[i,j]=find(A)取值相同，只是增加了非零元素的值这一项...isempty(A)可以判断一个存在的矩阵变量是否为空矩阵，如果矩阵为空矩阵则返回逻辑“真"，否则返回逻辑“假"，一个空矩阵至少有一维是零，如0×0、0×5、0×3×3等。
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量，其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。...如果X是一个向量，那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组，那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空，则find返回一个空数组 k = find(X,n)...其中包含X的非零元素 find:找出向量或矩阵中非零元素的位置标识 在许多情况下，都需要对矩阵中符合某一特定条件的元素的位置进行定位，如将某一矩阵中为零的元素设为1等。...如果这个矩阵的元素非常多，手工修改非常麻烦，灵活运用find函数和各种逻辑及关系运算可以是实现绝大多数条件的元素定位。...求3×3矩阵中的非零元素。
在如Matlab这种高级语言中，只需要给每个内存单元取一个名字，然后通过这个名字就能访问每个内存单元了。...5.矩阵元素的引用 1 通过下标来引用矩阵的元素 2 通过序号来引用：在MATLAB中，矩阵元素按列存储，即首先存储矩阵的第一列元素，然后存储第二列元 素，一直到矩阵的最后一列元素。...对于矩阵来说，右除和左除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵关系。...（点运算与算数运算的区别） .* 点乘 ：将每个元素乘以一个数。 ./ (左点除) ：将每个元素除以一个数或者矩阵。如A ./ B A,B对应元素相除。...注意在调用自己编写的函数时，调用的函数与被调用的函数必须放在同一文件夹下 脚本文件和函数文件可以相互转换 8.Matlab中的基本语句 条件语句 格式1 if end条件语句 格式2 if else
Python中的远程调试与性能优化技巧Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域，包括网络编程、数据分析、人工智能等。...远程调试远程调试是在远程计算机上调试本地代码的过程。在开发过程中，有时候我们需要在远程服务器上调试代码，这时就需要使用远程调试工具。一个常用的远程调试工具是pdb，它是 Python 的调试器。...下面是一个简单的远程调试示例：# 本地代码import pdbimport socketdef remote_debugging_example(): x = 5 y = 10 z...我们首先在本地代码中设置了一个断点，然后通过网络连接到远程服务器，并发送调试命令。...使用高性能库Python 的许多高性能库，如NumPy、Pandas和TensorFlow，提供了针对特定任务优化的高效算法和数据结构，可以大大提高程序的运行速度。
在自定义训练循环中使用 如您所见，在 Keras model.fit 中使用 tf.distribute.Strategy 只需改动几行代码。...如果您需要更多使用 Estimator 或 Keras 时的灵活性和对训练循环的控制权，您可以编写自定义训练循环。例如，在使用 GAN 时，您可能会希望每轮使用不同数量的生成器或判别器步骤。...5.1 设置 TF_CONFIG 环境变量 对于多工作进程训练来说，如前所述，您需要为每个在集群中运行的二进制文件设置 TF_CONFIG 环境变量。...cluster 会提供有关训练集群的信息，这是一个由不同类型的作业（如工作进程）组成的字典。...在多工作进程训练中，通常会有一个工作进程除了要完成常规工作进程的工作之外，还要承担更多责任，如保存检查点和为 TensorBoard 编写摘要文件。
控制流原语 TensorFlow 中控制流的基本设计原则是：引入一个包含少量操作的简单原子操作集，在这些操作符之上来表达TensorFlow 应用的复杂控制流。...对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...图 6 切分控制流简单方案 让我们用一个简单的例子来说明这些问题。在上面的例子中，Op 在循环体中，被分配给设备B。...对于循环变量，这就是它的全部作用。对于循环常量，我们还添加了一个子图来累积它们的梯度，如下图所示。 图 16 累计梯度 假设 x 是前向传播中的一个循环常数。...保存在一个堆栈中，所以我们会在 backprop 中重使它们。这对于在内存有限的设备（如GPU）上进行训练是一个限制。
TensorFlow R1.2 中文文档是一个粗略版本，在后期学习中由ApacheCN志愿者进行迭代更新。...TensorFlow Debugger（tfdbg）命令行界面教程：MNIST 如何在tf.contrib.learn中使用TensorFlow Debugger（tfdbg） 导出和导入元图 TensorFlow...循环神经网络 序列到序列模型 具有TensorFlow的大规模线性模型 TensorFlow线性模型教程 TensorFlow广泛深度学习教程 Mandelbrot集 部分微分方程 性能 性能指南...服务 分布式TensorFlow 如何在Hadoop上运行TensorFlow 延伸 TensorFlow架构 添加新的操作 添加自定义文件系统插件 自定义数据读取器 在tf.contrib.learn...中创建估算器 TensorFlow其他语言 TensorFlow模型文件工具开发指南 资源 社区 欢迎来到TensorFlow社区 编写TensorFlow文档 TensorFlow风格指南 关于
2、TensorFlow 2015 年 11 月由 Google 推出的 TensorFlow 是一个用于数值计算的开源软件库。...Zappa 同样也是很快的，可扩展的。 4、Peewee Peewee 是 Python 生态中简单的，富有表现力的 ORM ，它支持 SQLite，MySQL 和 PostgreSQL。...uvloop 服务作为一个极其快速的库，顺其自然地替代了异步默认事件的循环。 Sanik 使得开发者能够在 Python 中编写异步应用，在这种方式下非常类似于 Node.js。...然而，理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识，从数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。...Blaze 通过提供一个对不同种类数据库技术统一的接口以及迁移数据抽象化处理来解决这个难题。Blaze 对于表达计算是一个好的选择。
您可以通过创建一个由 ops（操作）组成的图来构建模型，然后对其进行编译和执行。有时，使用此 API 会让你感觉就像直接与编译器进行交互一样。对于许多人（包括作者）而言，这是很不简单的。...还有一个方法我将要为你描述（你很有可能也用过这个，也许很快你就有机会试一试）。 命令式（或模型子类）API 在命令式风格中，您可以像编写 NumPy 一样编写模型。...以这种方式构建模型就像面向对象的 Python 开发一样。下面是一个子类化模型的简单示例： ?...您可以使用内置的训练例程和损失函数（请参阅第一个示例，我们使用 model.fit 和 model.compile），或者如果您需要增加自定义训练循环的复杂性（例如，如果您喜欢编写自己的梯度裁剪代码）或损失函数...这对于编程来说是很自然的，并且是深入了解深度学习的一个好方法。
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