本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...： inputs：string类型的Tensor。...要加入的输入。所有减少的指数必须为非零的大小。 axis：拼接的维度。 keep_dims：可选的bool。默认为False。如果为True，则保留维度减小的长度1。...'] [b'4,3,2,2,0'] [b'5,4,3,2,2']] 参考文献 1、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-zku82hj1
tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.2、tf.to_complex128函数将张量转换为类型为complex128的张量。...name:操作的名称(可选)。返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int32.6、tf.to_int64函数将张量转换为int64类型。...name:操作的名称(可选)。返回值：与int64类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int64.
如果为真，默认情况下，initial_value的形状必须是已知的。caching_device:可选的设备字符串，描述变量应该缓存到什么地方以便读取。变量的设备的默认值。...y:类型为float16、float32、float64、int32、int64、complex64或complex128的张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。...__radd____radd__( a, *args, **kwargs)为字符串添加分派，为所有其他类型添加add_v2。...y:类型为float16、float32、float64、int32、int64、complex64或complex128的张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。...必须是下列类型之一:int32、int64。指数张量。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。
函数相反，分类数据不会将输入值转换为字符串；类别将以与原始值相同的数据类型结束。...函数相比，分类数据不会将输入值转换为字符串；类别最终将与原始值相同的数据类型。...注意分配新类别和重新排序类别之间的区别：第一个重命名类别，因此Series中的个别值也会被重命名，但如果第一个位置被排序为最后一个，则重命名的值仍将被排序为最后一个。...如果您有一个类型为字符串的Series，其中许多元素重复（即Series中的唯一元素数量远小于Series的长度），这会对性能产生一些影响。...R 的levels始终为字符串类型，而 pandas 中的categories可以是任何 dtype。 不可能在创建时指定标签。
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。...(np.int32) print(dt) # int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 dt = np.dtype...int64 Process finished with exit code 0 下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建 # -*- coding: UTF-8 -*- import...例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32
命名约定 虽然Julia在命名上没有什么限制，几乎所有的组合都是被允许的，但还是有必要遵循一些命名规则。 • 变量名称为小写形式。...当然，我们也可以使用Julia提供的typeof()函数来计算出变量的类型。 代码01行将_ab作为参数传入typeof()中，它返回了Int64，也就是说，_ab的类型是Int64。...Int16类型的x变量的函数，并将它赋值为10000. 01 julia> x = Int16(10000) 02 10000 03 julia> x*x 04 -7936 代码01行将x赋值为...x + Int16(1) 06 -32768 代码01行将x赋值为Int16类型的最大值32767，并在代码05行将x增加1，这使得x超过了该类型的最大值，导致数据溢出。...布尔数据类型 Bool是一种广泛使用的逻辑数据类型，它有真和假两种状态。 与其他编程语言不同，在Julia中不会将0、NULL或空字符串视为false。
1、类 class DType: 表示张量中元素的类型。 2、函数 as_dtype(...): 将给定的类型值转换为DType。 cast(...): 将张量投射到一个新的类型上。...对象、数据类型枚举、字符串类型名称或numpy.dtype。 返回值： 与type_value对应的DType。...在将复杂类型(complex64、complex128)转换为实类型时，只返回x的实部份。在将实类型转换为复杂类型(complex64、complex128)时，返回值的虚部设置为0。...可能产生的异常： TypeError: Real and imag must be correct types 4、tf.dtypes.DType 表示张量中元素的类型。...函数的作用是:将numpy类型和字符串类型名称转换为DType对象。 1、__init__ __init__(type_enum) 创建一个新的数据类型。
与.tfrecord文件之间的示例消息。 注意:虽然有用，但这些结构是可选的。不需要将现有代码转换为使用TFRecords，除非使用tf。数据和阅读数据仍然是训练的瓶颈。...uint64 以便将标准TensorFlow类型转换为tf。...处理非标量特性的最简单方法是使用tf。serialize_张量将张量转换成二进制字符串。字符串是tensorflow中的标量。使用tf.parse_tensor 将二进制字符串转换回张量。...下面是这些函数如何工作的一些例子。注意不同的输入类型和标准化的输出类型。...使用上面的函数之一，包含3种兼容类型之一的特性。 您可以创建一个映射(字典)，从特性名称字符串到#1中生成的编码特性值。 步骤2中生成的映射被转换为一个功能消息。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。...values只是一个熟悉的 NumPy 数组： data.values # array([ 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index是类型为pd.Index的数组式对象，我们将在稍后详细讨论...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...这种类型很重要：正如 NumPy 数组后面的特定于类型的编译代码，使其在某些操作方面，比 Python 列表更有效，PandasSeries``的类型信息使其比 Python 字典更有效。...: int64 ''' data可以是一个字典，其中index默认为有序的字典键： pd.Series({2:'a', 1:'b', 3:'c'}) ''' 1 b 2 a 3 c
) 将被填充到每个批次中该维度的最大维度. padding_values：(可选)一个标量形状的嵌套结构 tf.Tensor,表示要用于各个组件的填充值.对于数字类型和字符串类型的空字符串,默认值为 0...第二个实例： import tensorflow as tf import numpy as np # tf.TensorShape([]) 表示长度为单个数字 # tf.TensorShape...import tensorflow as tf import numpy as np # tf.TensorShape([]) 表示长度为单个数字 # tf.TensorShape([None]...: print("end") 输出为： elem 1 : (array([], dtype=int64), 0) elem 2 : (array([1], dtype=int64), 1)...=int64), array([0, 1], dtype=int64))，array([[0],[1]]是两个元素[] [1]经过填充的再合并成一个array数组，而 array([0, 1]并不需要填充
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...**这里所说的集合类型对象包含Python内置的list、tuple，numpy中的ndarray等等。...from_tensors() from_tensors()方法接受一个集合类型对象作为参数，返回值为一个TensorDataset类型对象，对象内容、shape因传入参数类型而异。...当接收参数为list或Tensor对象时，返回的情况是一样的，因为TensorFlow内部会将list先转为Tensor对象，然后实例化一个Dataset对象： a = [0,1,2,3,4] dataset1...如果参数中有None，则表示将填充为每个批次中该尺寸的最大尺寸。 padding_values：要用于各个组件的填充值。默认值0用于数字类型，字符串类型则默认为空字符。
function f10(x::Int64)::Int32 x + 10 end a = f10(10) 我们前面说到抽象类型不能被实例化，但如果我们把上面的Int64换成抽象类型Real，...有两点需要说明： 即使我们的参数类型为抽象类型，性能不会有任何损失；但如果函数参数是抽象类型的容器（比如数组，矩阵等），可能存在性能问题 我们前面讲到的Bool、UInt8和Int8都是8 bits，但它们的根本区别是具有不同的超类型...因此，原始类型是具有非零大小的 DataType，但没有字段名称。复合类型是具有字段名称或者为空（大小为零）的 DataType。 每一个具体的值在系统里都是某个 DataType 的实例。...":IntOrString >>"abc" 12.4::IntOrString >>TypeError: in typeassert, expected Union{Int64, AbstractString...类似于C++中的template，但Julia是一种动态语言，在使用参数类型方面优势更加明显。
所有排名以 1 到 16 来表示，那么排名差的范围从 -15 到 15 比分差大概范围从 -50 到 50 打印出锦标赛数据的前五行，发现队伍的字符串都由整数来编码了。...'> tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fb1df536e80> 将输出张量传入层得到输出张量，检查其类型是 Tensor...和 team_2 的值类型虽然是整数，但本质上是个类别型标签 (categorical label)，强队对应的 team 值不见得大，弱队对应的 team 值也不见得小，因此不能将它们当整数用。...每个输入长度 input_length 为 1，因为 team_1 的值就是一个标量。 ?...使用 tf.keras 中的 sigmoid() 函数，将训练好的权重和偏置带入，得到当一队比二队多 1 分的时候，一队的胜率为 0.53；当一队比二队少 10 分的时候，一队的胜率为 0.21。
API文档（https://godoc.org/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go）为我们提供了 ? （简写为 ? ）和 ?...使用后缀的冲突管理与C++的WithOpName不同：WithOpName是在操作名之后添加后缀，但还是在同一作用域内（因此占位符变为了Placeholder_1），而Go的SubScope是在作用域名称后添加后缀...从这段错误提示来看，int64是MatMul唯一不接受的类型。...，但是我们必须为指定的类型T（或属性）指定一个类型列表中的类型。...因此，MatMul的作者决定仅支持上面列出的类型，而不支持int64。有两个可能的原因： 1. 疏忽了：这很有可能，因为Tensorflow的作者是人类！ 2.
参考链接： Numpy 数据类型对象 NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型...名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...或 int 64intp用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767...实例 1 import numpy as np # 使用标量类型 dt = np.dtype(np.int32) print(dt) 输出结果为： int32 实例 2 import numpy...as np # int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 dt = np.dtype('i4') print(dt
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。...名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...或 int 64intp用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767...实例 1import numpy as np# 使用标量类型dt = np.dtype(np.int32)print(dt)输出结果为：int32实例 2import numpy as np# int8..., int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替dt = np.dtype('i4')print(dt)输出结果为：int32实例
values属性返回的结果和Numpy数组类似 data.values array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]) index属性返回结果是一个类型为pd.Index的类数组对象 data.index...的Series对象比它模仿的一维Numpy数组更加通用 Series是广义的Numpy数组 Series对象和Numpy数组基本可以等价代换，但两者间的本质差异其实是索引: Numpy数组通过隐式定义的整数索引获取数值...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...创建Series对象 pd.Series(data, index=index) 其中index是一个可选参数，data参数支持多种数据类型 data可以是列表或者是Numpy数组，这时index默认值为整数数列...{'b': 3, 'c': 4}]) a b c 0 1.0 2 NaN 1 NaN 3 4.0 通过Series对象字典创建 用一个字典创建，字典的value值为Series对象 pd.DataFrame
2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变，保证了数据的安全 示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果： ----------------...(ser_obj.head()) 运行结果： a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int64 行索引 ser_obj[‘label’], ser_obj...’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。...示例代码： # 切片索引 print(ser_obj[1:3]) print(ser_obj['b':'d']) 运行结果： b 1 c 2 dtype: int64 b 1 c...2 d 3 dtype: int64 不连续索引 ser_obj[[‘label1’, ’label2’, ‘label3’]] 示例代码： # 不连续索引 print(ser_obj[[0,
原方案采用了后者（图2），其中的AsString使用了Tensorflow中的实现，完成整型到string类型转换的是glibc中的vsnprintf。...基于这一思路，我们考虑了几种实现的方案。 方案1 CPU计算与Host2Device拷贝并行 例如输入是int64类型的特征Tensor，我们首先将它拷贝到显存上。...并同时计算每个特征的size（整数转化为字符串自后的长度，例如1234的长度为4，-13的长度为3）和offset（整数转化为字符串之后首地址的偏移量）。...通过GPU的itoa（整型-字符串）转换，将这个int64的Tensor转换成连续显存上的字符串表达形式，如图4。 图4....2.2先计算size,后做转换 如果采用对数不等式上下界扩展，可将非负整数的位数搜索范围为降至O(1)。即可以O(1)获得itoa转化后的size。
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