我们的团队为国家统计系统建设了十多年的统计地理信息系统，所以2014年接受了一个光荣而艰巨的任务把全国33个省（不包括中国台湾）328个地市、2000多个县的数据展示在一张地图上，一共3次经济普查每个地区包含...可以设想两个语言、文字不通的陌生人，给他们一张纸，一杆笔，他们一定是最简洁的方式把自己的想法画下来交流，这就是用视觉对话。...地图上不同颜色深浅代表数据值的大小，图标的大小和内容可以代表数据总量大小，和不同成分差异。...这就是我们将86万数据放入一张地图的故事，总结一句话“可视化的本质是简洁”，也就是俗话说“千言万语不如一张图”。 但是为什么还会出现过度表达现象呢？...所以请行动吧，审视自己的每一幅作品，每一段文字，每一张图片，大胆的剃掉不必要的部分，你会发现舍弃的越多，你将获得的会更多。
在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象； 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例。...计算图是TensorFlow的计算模型，所有TensorFlow的程序都会通过计算图的形式表示计算图上的每一个节点都是一个运算，而计算图上的边则表示了运算之间的数据传递关系。...TensorFlow的计算都可以通过计算图的模型来建立，而计算图上的每一个节点代表了计算，计算的结果就保存在 张量之中。...TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。 TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言....注意，类似卷积神经网络只在最后的全连接层使用dropout，循环神经网络一般只在不同层循环体结构之间使用dropout，而不在同一层的循环体结构之间使用。
GPU有上千个核心数，但每个核心运行速度很慢，也不能独立工作，适合大量的并行完成类似的工作。GPU一般自带内存，也有自己的缓存系统。图上GPU的运行速度是CPU的20多倍。...此时仍然没有实际的运算，只是构建计算图，找到 loss 关于 w1 和 w2 的路径，在原先的计算图上增加额外的关于梯度的计算。 完成计算图后，创建一个会话 Session 来运行计算图和输入数据。...由于现在 w1 和 w2 变成了变量，所以就不能从外部输入 Numpy 数组来初始化，需要由 TensorFlow 来初始化，需要指明初始化方式。此时仍然没有具体的计算。...，都使用同一张计算图。...3.1 静态图的优势 使用静态图形，由于一张图需要反复运行很多次，这样框架就有机会在计算图上做优化。 比如下面的自己写的计算图可能经过多次运行后优化成右侧，提高运行效率。
无论是TensorFlow还是PyTorch内部都会根据计算节点自己组成一张“计算图”. 构建一个完整的计算图一般需要定义三种变量: 输入节点：即是网络的入口。...在TensorFlow 2.x版本中，它已经变成了默认的工作方式。 动态图主要是在原始的静态图上做了编程模式的优化。它使得使用TensorFlow变得更简单、更直观。...1.张量介绍 TensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据。计算图中,操作间传递的数据都是tensor。 可以把TensorFlow tensor看作是一个n维的数组或列表。...图4-2张量的函数提示 5 张量与Numpy Numpy是数据科学中用处最广的Python库之一， PyTorch框架对Numpy的支持也非常到位。...在转换过程中，PyTorch张量与 Numpy 数组对象共享同一内存区域，PyTorch张量会保留一个指向内部 Numpy 数组的指针，而不是直接复制Numpy的值。 5.2.
这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。...准备工作 老样子，先来准备好我们此次需要使用到的工具： IDE：Pycharm Python：3.7 Packages：Keras + TensorFlow + Pillow + Numpy keras...H5将文件结构简化成两个主要的对象类型: 数据集dataset,就是同一类型数据的多维数组 组group,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组,若一个文件中存放了不同种类的数据集,这些数据集的管理就用到了...在 Python 中，我们通常使用 h5py 库对 .h5 文件进行操作，具体的读写方法自行百度，这里不在演示。...在PyCharm中可以很方便的查看matplotlib生成的图片，第一张为测试图片，后面三张为检索图片，可以看出效果相当好了。 ?
一些配方将依赖于当前安装的Python包：Scipy，Numpy和Scikit-Learn。...2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。 数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...：https://www.tensorflow.org/ tutorials / Declaring Tensors： Tensor是TensorFlow用于在计算图上操作的主要数据结构。....： 创建变量的主要方法是使用Variable（）函数，它将一张张量作为输入并输出一个变量。 这是声明，我们仍然需要初始化变量。 初始化是将变量与相应的方法放在计算图上。...有关创建和可视化图形的更多详细信息，请参见第10章“将TensorFlow转换为生产”一节。 类似地，将numpy阵列馈入占位符的计算图可以在下面的例子中看到： ?
这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。...准备工作 老样子，先来准备好我们此次需要使用到的工具： IDE：Pycharm Python：3.7 Packages：Keras + TensorFlow + Pillow + Numpy keras...H5将文件结构简化成两个主要的对象类型: 数据集dataset,就是同一类型数据的多维数组 组group,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组,若一个文件中存放了不同种类的数据集,这些数据集的管理就用到了...文件就是 hdf5 文件中的 dataset，表示具体的数据 下图就是数据集和组的关系： 在 Python 中，我们通常使用 h5py 库对 .h5 文件进行操作，具体的读写方法自行百度，这里不在演示。...Tips：各种相似度的 Python 表示可以参考Python Numpy计算各类距离 以某一个包包为测试图片，输出结果如下所示： 在PyCharm中可以很方便的查看matplotlib生成的图片，第一张为测试图片
MySQL的使用用法如下所示： 格式：if(Condition,A,B) 意义：当Condition为true时，返回A；当Condition为false时，返回B。 作用：作为条件语句使用。...mysql的if用法解决同一张数据表里面两个字段是否相等统计数据量。 1、需求，主要是同一张数据表里面两个字段是否相等，判断这张表里面，实际数据和对账数据的值是否相等，可以判断合格率。
当然你也可以直接跳到代码部分： mnist：TF使用的MNIST数据集，注意与上一篇Python实现使用的数据集不是同一份； tf_12_mnist_softmax.py：TF MNIST for...TensorFlow处理数组的方式和NumPy是一致的。...而TF的MNIST for ML Beginner代码在构建第一层神经元时，构建了一个n x 784的矩阵x，它一次可以输出n张图像（甚至全部50000张测试图像，如下图所示）。...注意TensorFlow与NumPy有些许差别。 代码分析 熟悉了前面的基础知识点，再去看完整的NN实现，就会无比轻松了。...在相同运算量下，两者的运行时间相差悬殊，TF的计算图模式体现出了巨大的性能优势（对计算图的介绍见2 TensorFlow内核基础），对50000张训练数据，进行30次迭代训练： Python实现：4 min
事实上TensorFlow这个名字就很好的体现了计算计算图，其中tensor是张量，也就是TensorFlow的数据结构，flow是流，反应了张量之间通过计算相互转换的过程。...在计算图的使用中，需要注意两点：不同计算图上的张量和运算都不会共享，变量作用域机制。 （1）TensorFlow中可以定义不同的计算图，并且不同的计算图之间的张量个运算都不会共享。...（2）在（1）中的实例变量v可以共用，是因为在不同的计算图上计算的，在同一个计算图上对于变量命名是有 一套规则的，必须遵循TensorFlow规定的变量作用域。 4....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。
1、计算图：tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。...tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。...在tensorflow程序中，所有的数据都是通过张量的形式来表示，从功能的角度上看，张量可以被简单的理解为多维数组，其中零阶张量表示标量(scalar)，也就是一个数；第一阶张量为向量(vector)，...中的张量和numpy中的数组不同，tensorflow计算的结果不是一个具体的数字，而是一个张量的结构。...如果不指定类型，tensorflow会给出默认的类型，比如不带小数点的数会被默认为int32，带小数点的默认为float32。
tensorflow核心和语言支持的API ? 流动过程 ?...张量 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python...0阶张量 # 0阶张量import tensorflow as tfmammal = tf.Variable("maoli", tf.string)ignition = tf.Variable(20,...，在数据中，数据就是一个多维度的张量 如何这点张量的阶数,并将维数降低 # 4维0矩阵my_image = tf.zeros([10, 299, 299, 3]) # batch x height x...tf的接口，torch ，numpy接口差不多 import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")b = tf.constant([
为了更好的组织可视化效果图中的计算节点，Tensorboard 支持通过 Tensorflow 命名空间来整理可视化效果图上的节点。...在 Tensorboard 的默认视图中，Tensorflow 计算图中同一个命名空间下的所有节点会被缩略为一个节点，而顶层命名空间的节点才会被显示在 Tensorboard 可视化效果图中。...发现节点之间有两种不同的边。一种边是通过实线表示的，这种边刻画了数据传输，边上箭头方向表达了数据传输的方向。...除了手动的通过 TensorFlow 中的命名空间来调整 TensorBoard 的可视化效果图，TensorBoard 也会智能地调整可视化效果图上的节点.TensorFlow 中部分计算节点会有比较多的依赖关系...,如果全部画在一张图上会便可视化得到的效果图非常拥挤.于是 TensorBoard 将 TensorFlow 计算图分成了主图(Main Graph)和辅助图(Auxiliary nodes)两个部分来呈现
），装好之后提示numpy版本不匹配，所以升级了numpy的版本，又提示tensorflow不支持，反正就是版本的问题，然后只能折中选择了一个numpy的版本。...选择的是tensorflow版本的：SSD_tensorflow checkpoints文件夹下的压缩包解压，pycharm新建项目后应该张这个样子： ? ckpt这种文件就是训练好的模型参数。...分类预测数据的得分会与box阈值比较，高于一个box阈值则认为这个box成功框到了一个对象 # nms_threshold：重合度阈值——同一对象的两个框的重合度高于该阈值，则运行下面去重函数...，同一个目标可能会在不同的特征层都被检测到，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘...然后跑起来就可以了，可能加载模型比较慢吧，所以第一次时间还挺长的，自己随便找了一张照片，结果如下: ? 看起来还不错的样子，标签对应的类别名称代码里有。
TensorFlow程序的流程 定义算法的计算图(Graph)的结构 静态 使用会话(Session) 执行计算 Python常用库numpy TensorFlow和numpy有一定联系，有很多类似的概念和...类似Tensor ndarray ndim shape size dtype(同一类型元素). import numpy as np vector = np.array([1,2,3]) vector.shape...TensorFlow数据类型有很多。...例如： OPeration是图上的节点，输入张量，产生张量。 ?...as plt # 引入 numpy import numpy as np # 创建数据 # Linespace创建一定范围内的图线。
雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术，可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来，使得各项指标一目了然。本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法。 参考代码： ? 运行效果： ?...相关技术文章 Python使用matplotlib.pyplot绘图时设置坐标轴刻度 Python使用matplotlib进行可视化时精确控制图例位置 Python+numpy实现矩阵QR分解 Python...+pyplot绘制带文本标注的柱状图 Python使用matplotlib填充图形指定区域 Python+numpy实现函数向量化 Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵 Python...使用扩展库numpy计算矩阵加权平均值 Python使用matplotlib绘制三维曲线 Python扩展库scipy.misc中图像转换成pillow图像
直接看代码： 一、tensorflow #tensorflow import tensorflow as tf import random import numpy as np x_data = np.random.randn...： 不同点： pytorch要求输入的是tensor，而tensorflow和keras可以是numpy； tensorflow1.x是静态图，我们可以先定义好相关的操作，然后在session中执行即可...，在Session()执行图上的计算操作； tensorflow初始化参数的时候是定义一个tf.initialize_all_variables()，然后在session中首先执行初始化操作：sess.run...输入数据---》定义参数--》计算损失--》定义优化器--》循环迭代，最小化损失。...总结：这只是一个简单的对比，但是这么一套流程，就可以套用到各种神经网络中了，只是数据的处理、网络结构的搭建等不同。
机器之心以前也发过初学者如何选择合适的机器学习算法，该文章也有一张速查表，我们可以在以下展示。这一张速查表可以在特定任务下指导我们到底需要选择什么样的机器学习算法。...例如我们的数据不需要降维、有标注、预测的是类别、更关注模型精度，那么就可以选择带核函数的支持向量机、随机森林、神经网络和梯度提升树算法。 ? 如下图所示，我们还有这一张算法选择的速查表。...如下图所示，该速查表不仅简要介绍了 TensorFlow、Skflow 和 Keras，同时还描述了如何安装和获得帮助的函数。...该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。 ? 2. Numpy Numpy 库是 Python 中科学性计算的核心库，它提供高性能、多维度的数组对象，以及对这些数组进行运算的工具。...Pandas 库构建在 NumPy 上，并为 Python 编程语言提供易于上手的数据结构和数据分析工具，该速查表可用于 Python 数据科学和机器学。 ? 4.
二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...)赋值或者从其中获取数据 案例 例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： 以下是官网的操作案例 import tensorflow as tf import numpy as np # 用 NumPy...阶 在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...形状 Tensorflow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数。以下展示了它们之间的关系： ? 数据类型 除了维度，tensor有一个数据类型属性。...TensorFlow和普通的Numpy的对比，来看一下二者之间的区别： ? eval() 在 Python 中定义完 a 后，直接打印就可以看到 a。
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