新的TensorFlow 2.0进一步整合了两者，并解决了很多问题。 TensorFlow 2.0基于以下核心思想： · 让用户畅爽运行计算，就像用Numpy。...这让TF2.0编程更加直观、像Python一样。 · 保留已编译计算图的优势，使TF2.0快速、可扩展以及可投入生产。 · 使用Keras作为高级深度学习API，让TF2.0易于上手且高效。...极大的扩展了Keras的工作流范围。 ?...在正文部分，这份Overview主要包括两部分内容： 1、TensorFlow基础 · Tensor张量 · 随机常数张量 · 变量 · TensorFlow数学运算 · 使用GradientTape计算梯度...· 端到端示例：线性回归 · 用tf.function加速 2、Keras API · 基本的层类 · 可训练和不可训练的权重 · 递归嵌套 · 各种内建好的层 · 通过call训练参数 · 更具功能性的定义模型
WPF 中如何创建忽略 DPI 属性的图片 2020-01-08 04:57 WPF 框架设计为与 DPI 无关，但你依然可能遇到 DPI...---- 解决方法 直接设置 Image 控件的大小是一个不错的方案，这在允许设置 Image 控件大小的场合下是可以使用的。如果你能设置，那么直接设置，这是最好的方法了。...除此之外，我们还可能可以尝试这些方法： 创建 BitmapImage 对象，根据当前屏幕的 DPI 值计算 DecodePixelWidth 和 DecodePixelHeight； 创建 DrawingImage...对象，直接按照 WPF 的坐标单位绘制图片原始像素大小的图片； 创建 Bitmap / WriteableBitmap 对象，重新创建一张 96 DPI 的图片。...以下的代码中，都假设当前 DPI 的值为 monitorDpi。
TensorFlow是开发深度学习算法的主流框架，近来随着keras和pytorch等框架的崛起，它受到了不小挑战，为了应对竞争它本身也在进化，最近新出的2.0版本使得框架的应用更加简易和容易上手，本节我们就如何使用它...为了兼顾易用性和对设计细节的把握性，我选择TF2.0带来的Eager模式，这样就能鱼和熊掌兼得。 我们首先看看Eager模式和传统模式有何区别。...return c.numpy() #将张量转换为数值 add_res = add(3.0, 4.0) print(add_res) 代码运行后输出结果7.0,可以看到eager模式的特点是省掉了传统模式绕弯的特点...，它可以像传统编程模式那样从上到下的方式执行所有运算步骤，不需要特别去创建一个会话对象，然后再通过会话对象驱动所有运算步骤的执行，这种设计模式就更加简单易懂 我们看看如何使用eager模式开发一个简单的神经网络...本节的目的是为了介绍TF2.0的eager模式，为后面开发更复杂的网络做技术准备。
使用 CSS，我们可以轻松创建导航栏，即菜单。此外，链接可以左对齐或右对齐。我们将使用 flex 来实现相同的目的。让我们看看如何。使用 创建导航栏 元素用于在网页上创建导航栏。...使用position属性的固定值固定位置：nav { display: flex; position: fixed; top:0; width: 100%; background-color...: rgb(251, 255, 196); overflow: auto; height: auto;}设置 Left Links 的 div以下菜单链接位于网页的左侧：More Info链接与 Flex 向左对齐使用 flex 属性，将 Home、Login 和 Register 链接设置在左侧。...左侧柔性项的初始长度设置为 200px：.left-links{ flex:1 1 200px;}以下是创建具有左对齐和右对齐链接的导航栏的代码： <!
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。...下面介绍些cmd conda指令： 查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name...# conda uninstall numpy 查看已安装python列表：conda list -n env_name 知道这些指令就可以开始使用conda新建一个环境安装TF2.0了。...安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境（使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6） conda create...tf.square(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量
一、张量的属性 首先，让我们看看一些张量属性。...每一个torch.Tensor有这些属性: torch.dtype torch.device torch.layout 看看我们的张量 t ，我们可以看到如下的默认属性值: > print(t.dtype...张量包含下面这些类型中的一种(相同类型的)数值数据: ? 注意每种类型都有一个CPU和GPU版本。关于张量数据类型需要记住的一件事是，张量之间的张量运算必须发生在具有相同数据类型的张量之间。...., 1.] ]) 我们还有一个torch.rand()函数，它创建了一个具有指定参数形状的张量，其值是随机的。...https://pytorch.org/docs/stable/index.html 我希望现在您已经很好地理解了如何使用PyTorch通过使用数据以及不需要数据的内置函数来创建张量。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...以下代码示例演示了如何实现此解决方案：from types import InstanceTypefrom functools import wrapsimport inspectdef dec(func...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
1、安装TF2.0虚拟环境 首先，我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境（我的电脑是mac，windows和linux类似）。.../simple 然后，安装tf2.0： sudo pip install tensorflow==2.0.0-alpha 2、创建Jupyter环境 安装了tf2.0的环境还不够，我们还需要把它作为一个...接下来，我们这里介绍两种建立神经网络的方式，分别是使用tf.keras.Sequential和使用 Keras 函数式 API创建神经网络。...4、使用Keras 函数式 API创建神经网络 使用tf.keras.Sequential是层的简单堆叠，无法表示任意模型，如具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...在使用Keras 函数式 API时，层实例可调用并返回张量。 而输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。
],[4,5,6]]) >>> a tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 创建具有特定大小的张量 有许多构造张量的方法，如 zeros()，full()，ones...要创建与另一个张量具有相同大小（和相似类型）的张量，请使用 torch....在上面的例子中，我们根据张量 a 创建了张量 d，并保留了 a 的属性。...当然你也可以重新指定类型，就像这样： >>> d_float = torch.ones_like(a, dtype=torch.float) 类似的，要创建与其他张量具有相似类型但大小不同的张量，使用...张量属性 从张量属性我们可以得到张量的维数、数据类型以及它们所存储的设备(CPU 或 GPU)。
），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。...下面介绍些cmd conda指令（env_name代表环境名称）： 查看conda环境：conda env list 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create...# conda uninstall numpy 查看已安装python列表：conda list -n env_name 知道这些指令就可以开始使用conda新建一个环境安装TF2.0了。...安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU 1.2.0 新建TF2.0 GPU环境（使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6） conda create...tf.square(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量
，数据变成了一个新数据，新数据可能是一个数字代表类型或者结果，或者是一个二维数组代表一个处理好的图片，顺便一提多维的数组在机器学习中被称为张量(Tensor)，整个树状图就是一个模型。...如何输入数据 刚才我们说把数据传进去，图片是如何传到模型中的那，首先我们知道图片是由像素点组成的，所以可以用二维数组去表示一个图片，二维数组中的每个位置是一个图片的像素点，将二维数组输入模型即可。...如何训练模型 刚才我们说要调整模型中的权重，如何调整个权重那，我们需要了解一下正向传播与反向传播。正向传播就是将这个图片与节点间的权重计算后生成结果。...，Tf1.0主要采用静态计算图，tf2.0主要采用动态计算图 2. 从哪个开始学习 个人建议直接tf2.0学起，2.0的很多代码都比较简洁，比如训练模型，保存模型，加载模型之类的非常方便，上手比较快。...2. map中没有加载npy文件的原生方法，而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载，这里需要使用tf.py_function(函数名，张量,形状)函数，在这个函数中可以按照pythob原生的方法处理数据
让我们看看这个变化是如何体现在代码中的。autograd 使用先前用于 Variable 的相同规则。...在新版本中，我们将引入 torch.dtype，torch.device 和 torch.layout 类，以便通过 NumPy 风格的创建函数来更好地管理这些属性。...创建张量 新版本中，创建 Tensor 的方法还可以使用 dtype，device，layout 和 requires_grad 选项在返回的 Tensor 中指定所需的属性。...除非另有说明，它默认将返回一个与输入张量相同属性的张量。...在新版本PyTorch 0.4.0中，你通过一下两种方式让这一过程变得更容易： 张量的device属性将为所有张量提供 torch.device 属性（get_device 仅适用于 CUDA 张量）
如果对 NumPy 较为熟悉，我们会在使用张量时看到语法上的相似之处： Numpy数组 PyTorch张量 描述 numpy.ones() torch.ones() 创建一个全 1 数组 numpy.zeros...定义一个具有默认数据类型的张量： x = torch.ones(2, 2) print(x) print(x.dtype) 2....然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。...然后，我们学习了如何使用 numpy() 方法将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。 之后，我们使用 from_numpy(x) 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。...然后，我们向学习了如何使用 to() 方法将张量在 CPU 和 CUDA 设备之间移动；如果创建张量时不指定设备，则张量将默认创建在 CPU 设备上。
张量的另一个重要概念是它们的 shape 属性。形状告诉您其中的元素是如何排列的。 让我们看看 vector 的形状。...让我们看看如何创建随机数张量。 我们可以使用 torch.rand() 并传入 size 参数来实现。...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...创建一些具有特定数据类型的张量。我们可以使用 dtype 参数来做到这一点。...NumPy数组 由于 NumPy 是一个流行的 Python 数值计算库，PyTorch 具有与其良好交互的功能。
那么我们如何合理的处理数据？ 我们知道Q（s,a）中的state表示蛇的状态。这个状态包括苹果的位置，蛇的位置，边界的位置，蛇和边界的距离等等等等。...如何表示这么多的内容，并准确的传入神经网络进行计算呢？ 我们使用了一个很重要的数据结构-----「张量」。 这一次，我们的主题是：「张量(Tensor)是什么，是怎么流动的(Flow)？」...例如shape为（2,2,3）的张量，二维有两个元素，那么他们一维具有的元素数是相等的。这与树状图每个分支可以无规则拓展是不同的。...由于张量模型可以处理指标集（元素项）为多维的数据，所以在描述实际问题时，相比矩阵模型其更能接近于实际问题的属性，因此能更好地描述实际问题,** 从而保证神经网络算法是有效的 同时tensorflow库具有降维的作用...「贪吃蛇程序中张量的使用」 上篇所谈到的搭建神经网络就是张量的运用之一。下面，我来简单介绍一些其他运用。 「创建与调用初始化张量」 ?
研究属性之间的相关性。 研究您如何手动解决问题。 识别您可能要应用的有前途的转换。 识别可能有用的额外数据（返回到“获取数据”步骤）。 记录您学到的东西。... 还可以创建表示 Unicode 字符串的张量。...不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...现在让我们继续窥探底层，并看看如何访问函数定义和函数图，以及如何探索图的操作和张量。...（具有多个具体函数），如何使用 AutoGraph 和追踪自动生成图形，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14 创建张量 张量的创建方式有多种，构造张量时，支持传入...使用init初始化器构造张量 张量的属性 张量的属性包括形状、数据类型、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...张量之间有很多运算，包括算术、线性代数、矩阵处理（转置、标引、切片）、采样等，张量运算和NumPy的使用方式类似。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。...CSRTensor CSR稀疏张量格式以values、indptr和indices存储非零元素的值和位置，具有高效的存储与计算优势。
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