上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...例如，我们可以定义一个大小的张量[None，128]： ? 这意味着第一个维度可以是任意大小，并将在Session.run（）中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小： ?...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?...3、通用重塑函数 实际上，我们可以编写一个通用重塑函数来折叠任何维度列表： ? 然后折叠第二维变得非常简单： ? 以上结果我就不展示了，自己动手去试一试，看看结果如何。
本帖目录如下： 目录 第一章 - 线性代数的张量 第二章 - 编程语言的张量 2.1 Python 2.2 TensorFlow 2.3 MXNet 2.4 PyTorch...4 维张量：加入频率维度 当你可以在时间维度上纵横 (不同天，如 t, t-1, t-2, …)，可以在横截维度上驰骋 (不同股票，如茅台、平安等)，可以在信息维度上选择 (不同产出，如收盘价、交易量等...咋一看它不是 3 维而是 2 维张量，但是从下面数据表的结构可看出它是一个 MultiIndex 的表。在行上有两层，第一层是时间层，第二层是股票层，而列是信息层。...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
CNN利用了二维图像中相邻像素之间的关系来获得更好的表现。它还避免了为全彩的高分辨率图像生成数千或数百万的特征。...对于现在的问题，图像是灰度的，但我们需要通过使用array\_reshape()将二维数组重塑为三维张量来特别定义有一个通道。input\_shape变量将在后面的CNN模型中使用。...，第一维是图像索引，第2-4维是一个三维张量，尽管只有一个通道。...(1)kernal\_size，通常是3x3或5x5；(2)过滤器的数量，对应于输出张量中的通道数量（即第三维）；(3)激活函数。...在几个二维卷积层之后，我们还需要将三维张量输出 "扁平化 "为一维张量，然后添加一个或几个密集层，将二维卷积层的输出连接到目标因变量类别。
(Spectral normalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。...较大的权重可能会增大信号幅度，并导致生成器与鉴别器之间的恶性竞争。像素归一化将通道尺寸中每个像素位置(H, W)的特征进行归一化。...像素归一化实现 在Tensorflow2中，可以使用自定义层来实现像素归一化： from tensorflow.keras.layers import Layer class PixelNorm(Layer...接下来，在TensorFlow中实现频谱归一化作为权重约束。 频谱归一化实现 频谱归一化数学算法可能看起来很复杂。但是，通常，算法实现比数学上看起来更简单。...以下是执行频谱归一化的步骤： 卷积层中的权重是一个4维张量，因此第一步是将其重塑为2D矩阵，在这里我们保留权重的最后一个维度。重塑后，权重的形状为(H×W, C)。
张量是N维矩阵的概括（参考numpy中的ndarrays）。换一个方式来说，矩阵是是2维矩阵（行，列）。简单的理解张量，可以认为它是N维数组。 拿一张彩色图片举例。...这是一个3维张量（高，宽，通道数）。...这些操作可能很简单，如矩阵乘法（在sigmoids中）或更复杂，如卷积，池化或 LSTM。 ?...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...因此，通过使用这些软件包，您可以在框架中获得显著的加速。 加速在机器学习中很重要，因为它是在四小时而不是四天内训练神经网络之间的差异。
数学与张量流 张量是TensorFlow中的基本数据结构，它们表示数据流图中的连接边。 张量只是标识一个多维数组或列表。张量结构可以用三个参数来标识：等级，形状和类型。 等级：标识张量的维数。...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。 ?...我们通过一个二维张量，并想要沿着第一维将其缩小。...张量中的第三个元素tens1是未触及的，因为它没有被分组到任何重复的索引中，最后的两个数组和第一组的情况相同。除总结外，TensorFlow支持产品，平均值，最大值和最小值。 ?... 功能，它将返回一维张量中的独特元素。
为了解决这个问题，人们开发了张量网络（tensor network）这一数据结构。 张量网络让我们专注于量子态与现实世界问题最相关的部分——如低能态，并忽略那些不太相关的部分。...，介绍了如何使用这一工具并获得 GPU 加速。...在这种符号体系中，标量是一个圆，向量有一条腿，矩阵有两条腿，以此类推……张量的每一条腿也有一个维度，就是腿的长度。例如，代表物体在空间中速度的向量就是三维一阶张量。 ?...单个图像中的单个像素可以被 one-hot-encode 为二维向量，将这些像素编码结果结合起来会得到整个图像的 2^N 维 one-hot-encoding 结果。...结论和未来工作 谷歌表示这是阐述 TensorNetwork 在现实应用中作用的系列文章的第一篇，后续谷歌将使用 TensorNetwork 在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上执行图像分类
使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...顺便说一下，什么是“ 张量（tensor） ”？ “张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....mnist_1.0_softmax.py 在train_step当我们问到TensorFlow出最小交叉熵是这里执行获得。那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。...和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。Tensorflow具有更高级的API，也称为tf.learn。
在 TensorFlow 会话中执行常量并打印输出： print(tfs.run(hello)) 您将获得以下输出： 'Hello TensorFlow !!'...节点表示操作，边表示将数据从一个节点传输到另一个节点的张量。我们介绍了如何创建和执行图，执行顺序以及如何在不同的计算设备（如 GPU 和 CPU）上执行图。...我们重塑y使其成为二维的，并将x中的特征缩放为平均值为零，标准差为 1。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中应用经典机器学习算法，而不使用神经网络。在本章的第一部分，我们了解了回归模型。我们解释了如何训练具有一个或多个特征的线性回归模型。...权重张量的第二维是当前层中的神经元的数量。 偏差都是一维张量，其中维度等于当前层中的神经元数量。
所以我们的第一步就是将 YOLO 模型转换为更加 Tensorflow 式的东西，在我们的例子中，这个东西是 Keras。Keras 是一个更高级的深度学习框架。...你不能使用 5d 张量 注意，Tensorflow,js 的 WebGL 后端不支持 5d 张量。既然无法想象五维的样子，为什么还要使用它们？...在 YOLO 中我们将输出重塑为 [batch_size，xy，wh，box_confidence，box_class_pred]。这个很显然是五维的。...另一种做法是不将输出重塑为 5d 张量。但是有些细节还需要谨慎处理。 除此之外，我的使用体验是连贯的。我只需要重新实现两个通常情况下 Tensorflow 不使用的 CPU 算法（传统 JS）。...你可能已经注意到我们还没有关注过输入到我们的 YOLO 中的到底是什么。这也是 Tensorflow.js 最棒的部分之一。 我们可以从文件（DOM）中取出视频或者图像然后将其转换为一个张量！
他们所做的主要观察是，稀疏变压器中引入的模式实际上是针对一维数据（如文本序列）设计的。稀疏变压器通过重塑张量以显着扭曲图像像素二维网格距离的方式应用于图像。...将这些层应用到图像上的标准方法是将三维图像张量(有三个颜色通道)重塑为一个引起注意的二维张量X∈RN×C。这对应于N个标记，每个标记包含一个c维的输入图像区域表示。...这一重塑将这N个标记线性排列，极大地扭曲了图像在二维中的邻近部分。此行为在图3左边的子图中进行了说明。 ? 图2 我们认为这就是一维稀疏化不适合于图像的原因。...ESA允许使用快速、稀疏的一维模式，这种模式被发现可以很好地将文本序列适应到图像中，具有极大的性能优势。在下面我们可视化注意力地图，以展示我们的模型如何在实践中利用ESA框架。...我们的技术以两种方式使用鉴别器:第一，利用它的注意力来获得像素的重要性;第二，作为反演损失景观的平滑表示。
如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...([3,3,3]) 在这里，我们导入了TensorFlow并使用tf.constant（）函数创建了三个张量。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。...我们首先堆叠相对于第一维的三个图像张量。这将创建长度为3的新批次尺寸。然后，我们可以用批处理张量连接这个新的张量。
张量(Tensor) ? 在数学上，张量是N维向量，这意味着张量可以用来表示N维数据集。上面的图有点复杂，难以理解。我们看看它的简化版本： ? 上图显示了一些简化的张量。...流是指一个计算图或简单的一个图，图不能形成环路，图中的每个节点代表一个操作，如加法、减法等。每个操作都会导致新的张量形成。 ?...意即，操作永远不会发生在图的开头，由此我们可以推断图中的每个操作都应该接受一个张量并产生一个新的张量。同样，张量不能作为非叶子节点出现，这意味着它们应始终作为输入提供给操作/节点。...第一种是单个系统分布式执行，其中单个Tensorflow会话（将在稍后解释）创建单个worker，并且该worker负责在各设备上调度任务。...在上图中，worker进程1运行在独立的机器上，并调度所有可用设备进行计算。 计算子图 子图是主图的一部分，其本身就是计算图。例如，在上面的图中，我们可以获得许多子图，其中之一如下所示 ?
同时，我们会展示如何在你的系统上安装TensorFlow。...这两行代码使用了我们的第一个TensorFlow操作：tf.constant()。在TensorFlow中，任何在图中的计算节点称作一个操作（Operation）或者简写为Op。...如果你需要在你的训练模型中包含特定值的常量，那么常量对象可以如下例所示: z = tf.constant(5.2, name="x", dtype=tf.float32) 张量的形状 张量的形状是每个维中的元素个数...在图形构造过程中，TensorFlow自动推断形状。张量的形状，既描述了张量中的维数，也描述了每个维的长度。...例如，列表[3,4]描述了长度为3的三维张量在第一个维度的形状，长度为4的三维张量在第二个维度的形状。注意，可以使用元组(())或列表([])定义形状。
这样机器学习要处理的张量至少从 2 维开始。 2D 数据表 2 维张量就是矩阵，也叫数据表，一般用 csv 存储。 ?...虽然是黑白图像 (如 MNIST 数字) 只有一个颜色通道，按照惯例，我们还是把它当成 4 维，即颜色通道只有一维。...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...为了代码简洁，这个「0 维」的样本数在建模时通常不需要显性写出来。 参数个数为 0，因为打平只是重塑数组，不需要任何参数来完成重塑动作。
在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...首先，用户必须从会话中创建一个 tensorflow::CallableOptions 的实例，以指定哪些张量被传入和传出 GPU 内存而不是 CPU 内存。...此外，有必要指定内存将从哪个 GPU 中输入和获取。在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...::Session::CallableHandle 的实例，这个类封装了如何在 GPU 上运行带有输入和输出的 TensorFlow 图的方法。...在这个例子中，本文将只使用 TensorFlow 内置的 GPU 分配器，但其实也是可以通过 tensorflow::TensorBuffer 接口将外部张量传入外部 GPU 缓冲区。
张量（Tensor）张量（Tensor）是深度学习中最基本的数据结构之一，类似于多维数组或矩阵。张量在PyTorch、TensorFlow等深度学习框架中被广泛使用，用于表示和处理多维数据。...属性和特点维度（Rank）：张量可以是任意维度的数据结构。一维张量是一个向量，二维张量是一个矩阵，以此类推。可以理解为多维空间中的数组。形状（Shape）：张量的形状是表示张量每个维度上的大小。...数据类型（Data Type）：张量可以存储不同的数据类型，如整数（int）、浮点数（float）等。存储设备（Device）：张量可以存储在不同的设备上，如CPU、GPU等。...])reshape_tensor = tensor.view(3, 2) # 重塑为形状为(3, 2)的张量# 结果: tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])列表（List）...存储不同类型的数据：列表可以存储不同类型的对象，如整数、浮点数、字符串等。支持索引和切片：可以通过索引访问列表中的元素，也可以通过切片获取列表的子集。
为此，我们首先使用transpose()函数交换前两个维度，以便时间步骤现在是第一维度。然后，我们使 unstack()函数沿第一维（即每个时间步的一个张量）提取张量的 Python 列表。...一种变通方案时确保缩短的序列中包含旧数据和新数据，从而使模型获得两者信息（如序列同时包含最近五个月的数据，最近五周的和最近五天的数据）。 问题时如何确保从去年的细分类中获取的数据有效性呢？...TensorFLow 中由LSTMCell实现以上变体 LSTM，并设置use_peepholes=True。...最常见的解决方案是，用一个相当小且密集的向量（例如 150 维）表示词汇表中的每个单词，称为嵌入，并让神经网络在训练过程中，为每个单词学习一个良好的嵌入。...但是，如果你阅读 TensorFlow 的序列教程，并查看rnn/translate/seq2seq_model.py中的代码（在 TensorFlow 模型中），你会注意到一些重要的区别： 首先，到目前为止
顺便说一下，什么是“ 张量（tensor） ”？ “张量（tensor）”就像一个矩阵，但是具有任意数量的维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后，您可以有3,4,5或更多维度的张量。 5....公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。该tf.reshape命令将我们的28x28图像转换为784像素的单个向量。重塑命令中的“-1”表示“计算机，计算出来，只有一种可能性”。...和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?...在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。Tensorflow具有更高级的API，也称为tf.learn。
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