您可以使用GPU（图形处理单元）而不是使用CPU来加快处理速度。TensorFlow有两个版本的您可以下载CPU版本或者GPU版本。...我们将使用NumPy来创建一个这样的数组： import numpy as np arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20]) 结果显示了阵列的尺寸和形状。...三维张量 我们已经看到了如何处理一维和二维张量。现在，我们将处理三维张量。但这一次，我们不使用数字;，而使用RGB图像，其中每一幅图像都由x，y和z坐标指定。 这些坐标是宽度，高度和颜色深度。...裁剪或切片图像使用TensorFlow 首先，我们把这些值放在一个占位符上，如下所示： myimage = tf.placeholder("int32",[None,None,3]) 为了裁剪图像，我们将使用如下的切片运算符...使用Tensorflow移调图像 在这个TensorFlow例子中，我们将使用TensorFlow做一个简单的转换。
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...矩阵运算 如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算术运算符（+-*/）对矩阵进行加和乘。NumPy 将它们视为 position-wise 运算： ?...数据表示 考虑所有需要处理和构建模型所需的数据类型（电子表格、图像、音频等），其中很多都适合在 n 维数组中表示： 表格和电子表格 电子表格或值表是二维矩阵。...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。...如果想要提取音频的第一秒，只需将文件加载到 audio 的 NumPy 数组中，然后获取 audio[:44100]。 以下是一段音频文件： ? 时间序列数据也是如此（如股票价格随时间变化）。
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...矩阵运算 如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算术运算符（+-*/）对矩阵进行加和乘。NumPy 将它们视为 position-wise 运算： ?...其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。 ? 在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ?...数据表示 考虑所有需要处理和构建模型所需的数据类型（电子表格、图像、音频等），其中很多都适合在 n 维数组中表示： 表格和电子表格 电子表格或值表是二维矩阵。...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。
在计算机编程中，最好使用使用变量（variables）和常量（constants），而不是每次使用该编号时候都必须对特定数字进行硬编码（hard-code）。这意味着数字只需要在一个地方被修改。...1# MNIST图像数据的每个维度是28个像素（即28x28） 2img_size = 28 3 4# 图像存储在一维数组中 5img_size_flat = img_size * img_size...我们称之为 喂（feeding）占位符变量，并在下面进一步说明。 首先，我们定义输入图像的占位符变量‘x’。这允许我们改变输入到TensorFlow图的图像。...1x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_size_flat]) 接下来，我们定义占位符变量‘y_true’，其是存放与占位符‘x’中输入图像相关联的真实标签...1y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) 最后，我们定义占位符变量‘y_true_cls’，其实存放与占位符‘x’中输入图像相关的类别
它告诉 IPython 在哪里（以及如何显示）绘图。 要连接到 GUI 循环，请在 IPython 提示符处执行%matplotlib魔法。...由于它是一个黑白图像，R，G 和 B 都是类似的。 RGBA（其中 A 是阿尔法或透明度）对于每个内部列表具有 4 个值，而且简单亮度图像仅具有一个值（因此仅是二维数组，而不是三维数组）。...在 Matplotlib 中，这是使用imshow()函数执行的。 这里我们将抓取plot对象。 这个对象提供了一个简单的方法来从提示符处理绘图。...由于R，G 和 B 都是相似的（见上面或你的数据），我们可以只选择一个通道的数据： In [7]: lum_img = img[:,:,0] 这是数组切片，更多信息请见NumPy 教程。...plt.imshow(img, interpolation="bicubic") 双立方插值通常用于放大照片 - 人们倾向于模糊而不是过度像素化。
布尔值Booleans 布尔值：Python 实现了所有标准的布尔逻辑运算符，但使用的是英文单词而不是符号（&&、|| 等.）...# 使用混合整数索引和切片会产生一个低秩数组， # 而只使用切片会产生与原始数组相同秩的数组： row_r1 = a[1, :] # 第二行的秩 1 视图 row_r2 = a[1:2, :]...* 运算符表示逐元素乘法，而不是矩阵乘法。...图像 可以使用imshow函数来显示图像。...# 为了解决这个问题，在显示图像之前明确地将图像转换为uint8。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型，如电子表格，图像，音频……等，如何表示呢？Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？...只需将文件加载到我们称之为audio的NumPy数组中，然后截取audio[:44100]。 以下是一段音频文件： 时间序列数据也是如此（例如，股票价格随时间变化的序列）。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： ?...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型，如电子表格，图像，音频......等，如何表示呢？Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？...只需将文件加载到我们称之为audio的NumPy数组中，然后截取audio[:44100]。 以下是一段音频文件： ? 时间序列数据也是如此（例如，股票价格随时间变化的序列）。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型，如电子表格，图像，音频......等，如何表示呢？Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？...只需将文件加载到我们称之为audio的NumPy数组中，然后截取audio[:44100]。 以下是一段音频文件： 时间序列数据也是如此（例如，股票价格随时间变化的序列）。
3、1.234e0.4不能作为C语言的合法常量因为：其表示e代表是以10为底的指数； C语言中整数常量的指数是合法的，而小数指数不是C语言标准所定义的合法常量范围内 4、若二维数组a有m列，则在a[i]...指针加一，加的是其所指的类型的大小，所以无论是32位还是64位编译器，都是移动8个字节。并不是其类型空间，其类型空间没有变，只会 根据机器位数而发生变化。 8、预定义的标识符不是c语言的关键字。...8、#pragma once 其作用是防止头文件重复引用； 9、strlen 功能是用来求字符串中字符的个数找，单个字符不包含\0，且个数不包含\0； 10、scanf() 处理数值占位符时，会⾃动过滤空白字符...1、直接在占位符前加相对应的前导标识符 printf("0%o 0X%X\n", 1234, 1234); //2、在占位符中加# printf("%#o %#X", 1234, 1234)...4、1.在win中，双击的本质运行程序，将程序加载到内存当中；2.任何程序在被运行之前都必须被加载到内存当中（a.程序没有被加载的时候，在硬盘中；b.为什么要加载在内存:因为快!） 5、储存数据
3、切片可作为占位符 切片既可以作为独立对象被“取出”原序列，也可以留在原序列，作为一种占位符使用。...若将切片作为独立对象取出，那你会发现它们都是空列表，即 li[:0]==li[len(li):]==li[6:6]==[] ，我将这种占位符称为“纯占位符”，对纯占位符赋值，并不会破坏原有的元素，只会在特定的索引位置中拼接进新的元素...删除纯占位符时，也不会影响列表中的元素。 与“纯占位符”相对应，“非纯占位符”的切片是非空列表，对它进行操作（赋值与删除），将会影响原始列表。...如果说纯占位符可以实现列表的拼接，那么，非纯占位符可以实现列表的替换。...首先，它是一种特殊类型，即对数组（array）做切片后，得到的竟然不是一个数组；其次，你可以创建和初始化一个切片，需要声明长度（len）和容量（cap）；再者，它还存在超出底层数组的界限而需要进行扩容的动态机制
TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow...中就是用placeholder（占位符）来完成。...它支持单个数值与任意维度的数组输入。 1....多维数据 同样对于模型需要多维数据的情况下通过feed一样可以完成，定义二维数据的占位符，然后相加，代码如下： _x = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32...name="x")_y = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32, name="y")z = tf.add(_x, _y); 运行时候需要feed二维数组
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
