TensorFlow提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种:拼接concatenate和堆叠stack。
张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117591977
我遇到的代码是 NLP 相关的,代码中用 torch.gather() 来将一个 tensor 的 shape 从 (batch_size, seq_length, hidden_size) 转为 (batch_size, labels_length, hidden_size) ,其中 seq_length >= labels_length 。
TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评!
https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117651502
TensorFlow 张量的索引切片方式和 NumPy 模块差不多。与此同时,TensorFlow2.X 也提供了一些比较高级的切片函数,比如:
仍旧是玩平衡杆游戏,不过这次用了更为强大的PPO2,看完之后不经感叹里面的思想真的是太奇妙了!相较于朴素的策略网络,多了好多新的trick,不敢想象发明这个算法的人是有多聪明。
landmark_ohem:作用就是返回landmark的损失,用的是landmark样本。
根据索引从params坐标轴中收集切片。标必须是任何维度(通常是0-D或1-D)的整数张量。产生一个带有形状参数的输出张量,其中: params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:]。
矩阵 matrix :[[0.7,1.5],[2.1,3],[5,6]]
embedding大家都不陌生,在我们的模型中,只要存在离散变量,那么一般都会用到embedding操作。今天这篇,我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。
指标是一个k维整数张量,最好考虑为(K-1)张量的指标到帕拉姆,其中每个元素定义了帕拉姆的一个切片:
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非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。
一,常用的内置评估指标 MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse) MeanAbsoluteError (绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差,用于回归,可以简写为MAPE,函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差,用于回归) Accuracy (准确率,用于分类,可以用字符串"Accuracy"表示,
上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑,这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。
前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们。但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们。这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类。因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用。 本章中,会讲解K-means聚类算法。该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合中的元素都要比其它集合中的元素更相似。此算法中,我们没有任何目标或结果来预测评估。 本章中依然会介绍TensorFlow的使用,并介绍基础数据结构tensor
用一个简单的例子来看看 LSTM 在 tensorflow 里是如何做分类问题的。 这个例子特别简单,就是一个长度为 20 的二进制串,数出其中 1 的个数,简单到用一个 for 就能搞定的事情,来看看 LSTM 是如何做到的。 大家可以先在这里停一下,看看你有什么想法呢。 ---- import numpy as np from random import shuffle input 一共有 2^20 种组合,就生成这么多的数据 train_input = ['{0:020b}'.format(i) fo
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标,也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
在2018年TensorFlow开发者峰会上,我们(TensorFlow团队)宣布发布TensorFlow Probability:一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括:
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲 近日,谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。 发布地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器(estimators): DNNClassifier DNNRegressor LinearClassifie
选自Medium 作者:Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与:白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌发布了 TensorFlow Probability,这是一个概率编程工具包,机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求: 希望建立一个生成数据模型,推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性,而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月,但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
【新智元导读】谷歌日前推出深度学习动态图计算工具 TensorFlow Fold,可以根据不同结构的输入数据建立动态的计算图,简化训练阶段输入数据的预处理过程,提升系统运行效率。为了方便大家了解 TensorFlow Fold 的特性,本文将会为大家厘清有关动态图计算的一些概念,对比介绍 DyNet、PyTorch 和 TensorFlow 等框架的特性,重点讲解TensorFlow Fold 的核心算法和接口。 随着深度学习的发展,深度学习框架之间竞争也日益激烈,新老框架纷纷各显神通,想要在广大 Deep
来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25216368
选自Medium 作者:Aleksandr Movchan 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、黄小天 本文将向你介绍用机器学习解决街道到商店 (street-to-shop) 问题的流程
这里跟PyTorch不同的是序号定义的不同,PyTorch是上下定义位置,而Tensorflow是左右定义位置。
在这篇教程中,我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子,一段话,或者是从一个文档中,将作者的情感分为积极的,消极的或者中性的。 这篇教程由多个主题组成,包括词向量,循环神经网络和 LSTM。文章的最后给出完整的代码可以通过回复公众号"LSTM"获取。 在讨论具体的概念之前,让我们先来谈谈为什么深度学习适合应用在自然语言处理中。 深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,目前比较热门的方向,包括如下几类: 对话系统 - 比较著名的
TensorFlow 和其他数字计算库(如 numpy)之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能,这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库(例如 numpy)不能完成的事情(例如自动区分)。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow,并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
本文介绍了一种使用递归神经网络实现MNIST手写数字分类的方法。该方法包括以下步骤:首先,将MNIST数据集导入到神经网络模型中;其次,使用反向传播算法训练模型;然后,使用训练好的模型对MNIST手写数字进行分类;最后,对分类结果进行了评估和比较。实验结果表明,该方法能够有效地对MNIST手写数字进行分类,具有较好的准确性和可靠性。
信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query,返回一组排好序的召回列表。
下面给出一个图神经网络TensorFlow的实现,代码参考自:https://github.com/Ivan0131/gnn_demo。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。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。
主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版、C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow、mxnet
导语:今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍,另外,小编Tom邀请你一起搞事情!,源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下: 1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN L
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设
: Anchor[i]预测的Bounding Box的参数化坐标(parameterized coordinates);
这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年。。。
前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力,这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案。之前没太重视这种方案,实在是方法过于朴实。。。不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞,所以我们再来聊聊~
本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU。 下面是一些
本系列会以5~6篇文章,介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和Facebook的论文,博客以及代码来进行分析。
RCNN网络是Ross B. Girshick大神2014年提出的,是第一个基于深度学习的目标检测算法,是基于深度特征的。它跟传统的目标识别不同的就是使用深度学习的特征代替了传统的基于低层次的颜色、纹理的特征提取。
目前正在学习把深度学习应用到NLP,主要是看些论文和博客,同时做些笔记方便理解,还没入门很多东西还不懂,一知半解。贴出来的原因,一是方便自己查看,二是希望大家指点一下,尽快入门。
原标题:Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
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