文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Python深度学习精华笔记1：深度学习中的数学基础和张量操作

它是一个很好的起点，可以用来了解和比较各种机器学习算法的性能，例如神经网络、支持向量机、决策树等。通过训练和测试，可以评估各种算法在手写数字识别任务上的性能，以及它们的泛化能力。...()查看数据基本信息：In 3:train_images.shapeOut3:(60000, 28, 28)In 4:train_labels.shapeOut4:(60000,)In 5:test_images.shapeOut5...import modelsfrom keras import layersnetwork = models.Sequential() # 实例化# 添加两个全连接层（密集连接层）：Dense层network.add...[2,3,4,5], [10,5,2,7] ])xOut22:array([[ 9, 8, 1, 12], [ 2, 3, 4,...2In 26:# 2、形状shapex.shapeOut26:(3, 4)In 27:# 3、数据类型x.dtypeOut27:dtype('int32')In 28:# 4、元素个数sizex.sizeOut28

15430

Python深度学习精华笔记1：深度学习中的数学基础和张量操作

它是一个很好的起点，可以用来了解和比较各种机器学习算法的性能，例如神经网络、支持向量机、决策树等。通过训练和测试，可以评估各种算法在手写数字识别任务上的性能，以及它们的泛化能力。...()查看数据基本信息：In 3:train_images.shapeOut3:(60000, 28, 28)In 4:train_labels.shapeOut4:(60000,)In 5:test_images.shapeOut5...import modelsfrom keras import layersnetwork = models.Sequential() # 实例化# 添加两个全连接层（密集连接层）：Dense层network.add...[2,3,4,5], [10,5,2,7] ])xOut22:array([[ 9, 8, 1, 12], [ 2, 3, 4,...2In 26:# 2、形状shapex.shapeOut26:(3, 4)In 27:# 3、数据类型x.dtypeOut27:dtype('int32')In 28:# 4、元素个数sizex.sizeOut28

16820

Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

Stack函数 官方API介绍，我是没看懂，不排除有大神看一眼就懂，如果没看懂也没关系，可以继续往下读，相信一定能理解stack究竟是怎么工作的。...., expN]; the latter is just syntactic sugar for the former. (4) 省略号 使选择元组的长度与数组的维度相同。...,从外边数第二个轴有一层方括号,这里还好一点,最难理解的是最里边的轴,最后来看一下最内侧的轴。...numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。 下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。...[4]•numpy.stack 与 numpy.concatenate 用法[5] 公众号 更多机器学习内容，欢迎关注我的微信公众号: 无情剑客。

1K00

Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

要控制神经网络的输出，你需要能够衡量这个输出与你期望的结果有多大差距。这就是网络的损失函数的工作，有时也称为目标函数或成本函数。...广播包括两个步骤： 轴（称为广播轴）被添加到较小的张量中，以匹配较大张量的ndim。 较小的张量沿着这些新轴重复，以匹配较大张量的完整形状。 让我们看一个具体的例子。...让我们看看它是如何工作的。 自动形状推断：动态构建层 就像乐高积木一样，你只能“连接”兼容的层。这里的层兼容性概念特指每个层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输出张量。...它只能连接到一个期望 32 维向量作为输入的下游层。 在使用 Keras 时，大多数情况下你不必担心大小的兼容性，因为你添加到模型中的层会动态构建以匹配传入层的形状。...([ layers.Dense(32, activation="relu"), layers.Dense(32) ]) 层没有接收到关于它们输入形状的任何信息——相反，它们自动推断它们的输入形状为它们看到的第一个输入的形状

15010

解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题

问题描述 我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时，发现了一个神奇的问题，先上代码： a = Input(shape=[15]) # None*15 b = Input(shape=[...那么这个ExpandDims是什么鬼，观察一下compute_mask代码，发现了： ... elif K.ndim(mask_i) < K.ndim(input_i): # Mask is smaller..., 30) dtype=bool , None] 果然如此，总结一下问题的所在： Embedding层的输出会比输入多一维，但Embedding生成的mask的维度与输入一致。...时，输入矩阵中的0会被mask掉，而这个mask的操作是体现在MySumLayer中的，将输入(3, 3, 5)与mask(3, 3, 5)逐元素相乘，再相加。...以上这篇解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.1K30

pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser...，72是图像高度，36是图像宽度，图像尺寸72*36，维数是4 补充知识：pytorch中与维度/变换相关的几个函数 torch.size () 先说torch.size()函数，因为后面的方法都会用这个方法看到变换后的矩阵的维度...通过该方法，可以查看当前Tensor的维度，用法也很简单： import torch a = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) a.size...torch.permute() 这个函数表示，将原始的tensor，按照自己期望的位置重新排序，例如原始tensor的第0、1、2维分别是1、3、2，那么当我执行permute(2, 0, 1)，则将第三维放在最前...1, 3]) b.permute(2, 0, 1) tensor([[[1., 3., 5.]], [[2., 4., 6.]]])

4.9K10

解决keras使用cov1D函数的输入问题

解决了以下错误： 1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 2.ValueError...=3, found ndim=4 错误代码： model.add(Conv1D(8, kernel_size=3, strides=1, padding=’same’, input_shape=(x_train.shape...，在使用基于tensorflow的keras中，cov1d的input_shape是二维的，应该： 1、reshape x_train的形状 x_train=x_train.reshape((x_train.shape...任何不为1的strides均为任何不为1的dilation_rata均不兼容 padding: 补0策略，为”valid”，”same”或”casual”，”casual”将产生因果(膨胀的)卷积，即output...当对不能违反事件顺序的时序信号建模时有用。“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同。

1.8K20

使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

shape(形状）代表的就是张量的一种属性，当然还有其他属性，比如数据类型等等” 再算子执行前面打断点，依次观察输入数据和输出数据的大小： (gdb) b 2124 Breakpoint 2 at 0x555555560ef8...从最后一层的模型看不出它的结构，实际上它是一个全连接层： 这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来，芯原的转换工具，可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型，而netron是支持此类型的可视化输出的...以下模型是和上图同一个模型文件，转换为芯原格式的JSON模型文件后，通过NETRON分析得到的网络模型结构，可以看到，最后一层是全连接。...---- lenet 模型都需要对吃进去的图像做数据归一化，libonnx实现也不例外 ---- 结束！ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

83420

Deep learning with Python 学习笔记（1）

(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同 将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...3]) print(a + c) 结果为 [[5 5] [4 4]] 如果一个张量的形状是 (a, b, ... n, n+1, ... m) ,另一个张量的形状是 (n, n+1, ... m)...变形后的张量的元素总个数与初始张量相同 a = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) print(a) print("after reshape: \n", a.reshape...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为

1.4K40

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] ---- 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...，首先我们把缺失的维度用 1 补齐得到 (5,) 和 (1,)，再根据广播机制那套流程得到这两个形状是兼容的，而且最终形状为 (5,)。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

2.4K20

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...1 补齐得到 (5,) 和 (1,)，再根据广播机制那套流程得到这两个形状是兼容的，而且最终形状为 (5,)。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。...广播机制：太重要了，神经网络无处不在！

2.5K20

AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（四）——图解张量

如果我们有10支不同的股票，那么就会变成4维 tensor，其形状如下： (10,5,390,3) 假设现在有个互惠基金，由若干支股票组成，以4维 tensor 的形式来表征。...我们可以持有25支互惠基金作为投资组合，于是就会有一系列的4维 tensor，这就相当于我们拥有了一个5维 tensor，其形状如下： (25,10,5,390,3) 文本数据 文本数据也可以存为3维...训练集用来教会神经网络，测试集则是神经网络学习后试图分类的目标。 MNIST 都是灰度图像，也就是说可以将其编码为2维 tensor。...这就意味着，我们会有个3维 tensor： (750,750,3) 接下来我家 Dove 将要变成一系列冷冰冰的 tensor 和公式了，与神经网络中的“变形”或是“流动”（Flow）过程类似。...在Keras中，我们可以这样定义该4维 tensor： (10000,750,750,3) 5维 Tensors 5维张量可以存视频数据。

91360

盘一盘NumPy (下)

广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...1 补齐得到 (5,) 和 (1,)，再根据广播机制那套流程得到这两个形状是兼容的，而且最终形状为 (5,)。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。...广播机制：太重要了，神经网络无处不在！

2.8K30

【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...，即从两个形状元组最后一个元素，来看。 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...，首先我们把缺失的维度用 1 补齐得到 (5,) 和 (1,)，再根据广播机制那套流程得到这两个形状是兼容的，而且最终形状为 (5,)。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

2.4K20

盘一盘NumPy (下)

4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] ---- 细心的读者可能已经发现为什么「打平」需要两个函数 ravel() 或 flatten()？...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...，首先我们把缺失的维度用 1 补齐得到 (5,) 和 (1,)，再根据广播机制那套流程得到这两个形状是兼容的，而且最终形状为 (5,)。...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

2.8K40
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券