TensorFlow io.decode_csv并沿一个维度选择数据 - 腾讯云开发者社区

(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量...，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。...实例1 import numpy as np import tensorflow as tf A = np.arange(1, 8, 2).reshape(1, 4) print("A:", A) B...() 按某个轴求和实例 import numpy as np import tensorflow as tf A = np.arange(0, 6).reshape(2, 3) print("A:",...(real, prediction)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和real是一样的，我们会在求准确率的时候经常用到它实例

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tf.compat

disable_resource_variables(...): 选择退出资源变量。(弃用)disable_v2_behavior(...): 禁用TensorFlow 2.x的行为。....): 使用来自分区的索引将数据分区为num_partition张量。dynamic_stitch(...): 把数据张量的值交错成一个张量。...get_seed(...): 返回一个操作应该使用的局部种子，给定一个特定于操作的种子。get_session_handle(...): 返回数据句柄。...lbeta(...): 计算，沿最后一个维度减小。less(...): 返回(x 维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

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)？」...零维张量就是一个具体的数字。 ? 张量的基本概念下图是全国某些城市的疫情图，它是一个三维的张量。 ? 从上面图中，可以分析出张量的基本概念：「维度」也就是数据轴的个数。...如前图数据有3个轴，分别指城市，分类，时间。借用生命科学中的知识，界门纲目科属种即可以表示生物分类的七个维度。「形状」表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。...张量的shape本身是一个「元组」，元组元素的「个数」就代表了维度数，而从tuple[0]开始，表示每一维度（「从高维到低维」）的元素数量。...一般的操作过程是：tensorflow定义所有的计算过程，即计算流图，并建立神经网络，创建输入tensor，这时候，表示一个定义计算过程，并不真正进行计算；然后进入下一步，tensor通过显性或者隐性自动转换成

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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

添加这样的轴会改变数据在张量内部的组织方式，但不会改变数据本身。基本上，我们只是在重构这个张量。我们可以通过检查每一个的形状看出。...请注意，由于当前不存在第二个轴，因此无法沿着第二个轴合并此张量序列，因此在这种情况下，堆叠是我们唯一的选择。让我们尝试沿第二个轴堆叠。...([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。...好吧，请注意，在此示例中，仅存在三个维度，对于一个批次，我们需要四个维度。这意味着答案是沿新轴堆叠张量。该新轴将成为batch 轴。通过为批次添加一个张量，这将为我们提供四个尺寸的张量。...请注意，如果我们沿任何现有尺寸将这三个尺寸结合在一起，则会弄乱通道，高度或宽度。我们不想这样弄乱我们的数据。

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解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.

然而，当 y 是一个二维数组，其中第一个维度表示样本数量，而第二个维度表示多个标签或目标值时，就会出现这个错误。...pythonCopy codefrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense...选择哪种解决方法需要根据具体情况来决定，取决于目标变量的含义以及任务的要求。示例代码：股票价格预测假设我们有一个股票价格预测的机器学习任务，目标是使用过去几天的数据来预测未来一天的股票价格。...当然，根据实际应用场景和数据集的特点，你可能需要选择其他适合的模型或算法来解决这个问题。以上示例代码仅供参考，具体的实现可能需要根据你的具体情况进行调整。...2维的数组arr，并使用np.argmax()函数找到了整个数组中的最大值的索引（8），以及沿列和行方向的最大值索引。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

在本教程中，将执行以下步骤：使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN）下载并拆分样本数据集在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据训练具有可变批次尺寸的网络使用...确定最小输入尺寸的尝试和错误方法如下：确定要堆叠的卷积块数选择任何输入形状以说出(32, 32, 3)并堆叠数量越来越多的通道的卷积块尝试构建模型并打印model.summary()以查看每个图层的输出形状...2.下载fuel（data.py）本教程中使用的flowers数据集主要旨在了解在训练具有可变输入维度的模型时面临的挑战。...如果想使用TensorFlow数据集（TFDS），可以查看本教程，该教程说明了TFDS以及数据扩充的用法。 3.特殊化carburetor（generator.py）想在不同的输入维度上训练模型。...GitHub存储库包含一个Colab笔记本，该笔记本将训练所需的所有内容组合在一起。可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤：项目概述。获取数据。发现并可视化数据，发现规律。为机器学习算法准备数据。选择模型，进行训练。...为了便于教学，我们添加了一个分类属性，并除去了一些。 ? 图2-1 加州房产价格项目概览欢迎来到机器学习房地产公司！你的第一个任务是利用加州普查数据，建立一个加州房价模型。...但是这是一个交互过程：一旦你得到了一个原型，并运行起来，你就可以分析它的输出，进而发现更多的规律，然后再回到数据探索这步。为机器学习算法准备数据现在来为机器学习算法准备数据。...你在前面限定了问题、获得了数据、探索了数据、采样了一个测试集、写了自动化的转换pipeline来清理和为算法准备数据。现在，你已经准备好选择并训练一个机器学习模型了。...因此，如果你还没这样做，现在最好拿起台电脑，选择一个感兴趣的数据集，将整个流程从头到尾完成一遍。

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tf.random_shuffle 函数

random_shuffle( value, seed=None, name=None)定义在：tensorflow/python/ops/random_ops.py.请参阅指南：生成常量...,序列和随机值>随机张量随机地将张量沿其第一维度打乱.张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一个 output[i].例如,一个 3x2 张量可能出现的映射是：[[1, 2]..., [[5, 6], [3, 4], ==> [1, 2], [5, 6]] [3, 4]]参数：value：将被打乱的张量.seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子....查看 tf.set_random_seed 行为.name：操作的名称(可选).返回：与 value 具有相同的形状和类型的张量,沿着它的第一个维度打乱.

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第02章一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习

None): return self def transform(self, X): return X[self.attribute_names].values 选择并训练模型...你在前面限定了问题、获得了数据、探索了数据、采样了一个测试集、写了自动化的转换pipeline来清理和为算法准备数据。现在，你已经准备好选择并训练一个机器学习模型了。...你需要为实际生产做好准备，特别是接入输入数据源，并编写测试。你还需要编写监控代码，以固定间隔检测系统的实时表现，当发生下降时触发报警。这对于捕获突然的系统崩溃和性能下降十分重要。...因此，如果你还没这样做，现在最好拿起台电脑，选择一个感兴趣的数据集，将整个流程从头到尾完成一遍。...尝试在准备pipeline中添加一个只选择最重要属性的转换器。尝试创建一个单独的可以完成数据准备和最终预测的pipeline。使用GridSearchCV自动探索一些准备过程中的候选项。

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Keras-learn-note(2)

1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...轴负方向，1轴沿x轴正方向。...第0个维度是样本维，代表样本的数目，第1个维度是通道维，代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种theano风格的数据组织方法，称为“channels_first”，即通道维靠前。...而TensorFlow，的表达形式是（100,16,32,3），即把通道维放在了最后，这种数据组织方式称为“channels_last”。

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Keras-learn-note(1)

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tf.split

如果num_or_size_split是一个整数，那么值将沿着维度轴拆分为num_split较小的张量。这要求num_split均匀地分割value.shape[axis]。...第i个元素的形状与值的大小相同，除了尺寸为size_split [i]的维度轴。...num_or_size_split: 要么是一个整数，表示沿split_dim进行的分割的数量，要么是一个一维整数张量或Python列表，其中包含沿split_dim进行的每个输出张量的大小。...如果一个标量，那么它必须均匀地除value.shape[axis];否则，拆分维度上的大小总和必须与值的大小相匹配。axis: 整数或标量int32张量。要分割的维度。...异常:ValueError: If num is unspecified and cannot be inferred.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions

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tf.nn.top_k

tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。...沿着最后一个维度的向量)。因此,values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]如果两个元素相等，则首先出现下标元素。...要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。sorted: 如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name: 操作的可选名称。...返回值:values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/nn/top_k?hl=en

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详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)

前向计算计算隐藏层 S 以及它的矩阵形式：注意下图中，各变量的维度，标在右下角了， s 的上标代表时刻，下标代表这个向量的第几个元素。 ? 1 2....误差项的计算 BTPP 算法就是将第 l 层 t 时刻的误差值沿两个方向传播：一个方向是，传递到上一层网络，这部分只和权重矩阵 U 有关；（就相当于把全连接网络旋转90度来看）另一个是方向是，沿时间线传递到初始时刻...为了输出 “最可能” 的词，所以需要计算词典中每个词是当前词的下一个词的概率，再选择概率最大的那一个。...把语料转换成语言模型的训练数据集，即对输入 x 和标签 y 进行向量化，y 也是一个 one-hot 向量 ? 接下来，对概率进行建模，一般用交叉熵误差函数作为优化目标。...一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络用 Tensorflow 建立 CNN 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络 ----

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keras 双向LSTM 简单示例

示例1：仅返回各个时刻的状态 import tensorflow.compat.v1 as tf from keras.layers import ConvLSTM2D,TimeDistributed...lstm_out_1,lstm_out_2 = sess.run(lstm_outs) print(lstm_out_1.shape) 注意：在Bidirectional中，参数merge_mode有5种选择...[“sum”,”mul”,”concat”,”ave”,None],默认是“concat”模式，两个LSTM的输出沿channel维度串联。...选择None时，输出不会被结合，作为一个列表返回。...示例2：同时返回各个时刻的输出，与最后一个时刻的状态（注意输出的排序） import tensorflow as tf import numpy as np import keras from keras.layers

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【PyTorch入门】常用统计函数【二】

返回一个张量，表示输入张量所有元素的累积乘积。如果输入是一个多维张量，则默认计算所有元素的乘积。 input: 输入张量。 dim: 可选参数，用于指定沿哪个维度计算乘积。...沿指定维度计算最大值：可以指定维度，并返回该维度上每个元素的最大值。参数： input: 输入张量。 dim: 可选参数，指定沿哪个维度计算最大值。...它不仅可以返回张量的最小值，还能支持沿指定维度计算最小值，并返回最小值所在的索引。...在样本方差估计时，通常选择无偏方差。 keepdim: 可选参数，是否保持原维度。如果为 True，则返回的张量会保持原维度，某些维度的大小会变成 1。...通常用于样本方差估计时选择无偏标准差。 keepdim: 可选参数，是否保持原维度。如果为 True，则返回的张量会保持原维度，某些维度的大小会变成 1。

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tf.concat

tf.concat( values, axis, name='concat' ) 沿一维串联张量。沿着维度axis连接张量列表values。...Raxis, ...Dn] 其中 Raxis = sum(Daxis(i)) 也就是说，来自输入张量的数据是沿着轴维连接的。输入张量的维数必须匹配，除轴外的所有维数必须相等。...例: import tensorflow as tf t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] t3=tf.concat([...例: import tensorflow as tf t1 = [[[1, 2], [2, 3]], [[4, 4], [5, 3]]] t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10...要连接的维度。必须在[-rank(values)， rank(values)]范围内。与Python中一样，axis的索引也是基于0的。在[0,rank(values)]范围内的正轴为第轴维数。

6592 0

深度学习入门实战（二）

dytpe:占位符的数据类型 shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵 name:占位符的名字变量在定义时要初始化...，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...，会定义一个[input_size,output_size]大小的矩阵，其中input_size数输入数据的维度，output_size是输出数据的维度 2.Variable（变量）官方说明有些长，...梯度下降则顾名思义就是沿梯度下降的方向求解极小值。...本文样例采用的是SGD，每次只输入一个数据。

85410 0

深度学习入门实战（二）：用TensorFlow训练线性回归

dytpe:占位符的数据类型 shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵 name:占位符的名字变量在定义时要初始化...，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...有时候定义需要训练的参数时候，会定义一个[input_size,output_size]大小的矩阵，其中input_size数输入数据的维度，output_size是输出数据的维度 2.Variable...梯度下降则顾名思义就是沿梯度下降的方向求解极小值。...本文样例采用的是SGD，每次只输入一个数据。

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深度学习（六）keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPUCPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败导入ten

Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明卷积沿宽度和高度方向的步长。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。...该层接收一个相同shape列表张量，并返回它们的和，shape不变。...它将大小至少为2，相同Shape的列表张量作为输入，并返回一个张量（输入[0] - 输入[1]），也是相同的Shape。...例如（2，1）代表将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度，而将输入的第一个维度重排到第二个维度例子 model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape

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tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.

在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

tf.random_shuffle 函数

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第02章一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习

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