本文给出了一种从可能包含若干个不同长度的数字的字符串中提取指定长度的数字的解决方案。在实际的工作表中，存在着许多此类需求，例如从字符串中获取6位数字账号。...在字符串中正确定位一个6位数字，需要考虑在与任意6个连续数字的字符串相邻的之前和之后的字符，并验证这两个字符都不是数字。...在这里，将介绍两种解决方案，第一种是静态的，要提取的数字长度是固定的；第二种是动态的，允许长度变化。...因为我们知道94组值中每组中的每个值只能是0或1，所以只需要确保在选择MMULT函数的第二个矩阵时不会导致其他任何1和0置换后的组合得到与所需提取的相对应的数组相乘时获得的值相同。...假设在在B1中指定要提取的数字的长度，则公式为： =0+MID("ζ"&A1&"ζ",1+MATCH(4*B1,MMULT(N(ISERR(0+MID(MID("ζ"&A1&"ζ",ROW(INDEX(
需要从某个可迭代对象中分解出 N 个元素，但该对象的长度可能超过 N，这会导致抛出“分解的值过多（too many values to unpack）”的异常。..., last = x >>> first 0 >>> last 9 >>> middle [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 另外一种情况，假设有一些用户记录，记录由名字、邮件，后面跟着任意数量的电话号码...这样做的好处是使用到 phone_numbers 变量的代码就不需要做多余的类型检查去确实它是否为列表了。 星号表达式也能用在列表的开始部分。...事实上，星号表达式可以用在任意位置。...one, two, *any, tail = x >>> one 0 >>> two 1 >>> any [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> tail 9 讨论 星号表达式在迭代对象的长度可变是非常有用
以下示例演示了从标量属性（'B2'、...、'B7'、'landcover'）的导出表中解析数据。...图像的每个波段都作为一个单独的存储 tf.train.Feature 在 each 中tf.train.Example，其中存储在每个特征中的浮点列表的长度是补丁宽度 * 高度。...整数类型带的小数部分被删除，并被限制在带类型的范围内。默认为 0。 国际。默认值：0 tensorDepths 从输入数组带的名称映射到它们创建的 3D 张量的深度。...默认值：假 collapseBands 如果为 true，则所有波段将组合成一个 3D 张量，采用图像中第一个波段的名称。...上传图像 如果您对导出的影像生成预测，请在上传预测（作为 TFRecord 文件）以获取地理配准影像时提供混合器。请注意，补丁的重叠部分（图 1 中的填充维度）将被丢弃以导致导出区域的连续覆盖。
class FixedLenSequenceFeature: 用于将变长输入特征解析为张量的配置。class FixedLengthRecordReader: 从文件中输出固定长度记录的阅读器。....): 将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)expm1(...): 计算x - 1元素的指数。extract_image_patches(...): 从图像中提取补丁，并将其放入“深度”输出维度。....): 从输入中提取补丁，并将其放入“深度”输出维度，extract_image_patches的3D扩展。eye(...): 构造一个单位矩阵，或者一组矩阵。....): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。random_normal(...): 从正态分布中输出随机值。random_poisson(...): 从每个给定的泊松分布中提取形状样本。....): 返回张量的大小。slice(...): 从张量中提取一个切片。sort(...): 一个张量。space_to_batch(...): 适用于T型4-D张量。
在数学上，卷积表示为： 尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见，但由于本文使用连续变量证明卷积定理（如下所述）要容易得多，因此在本文的大部分内容中，我将使用连续形式。...在机器学习应用程序中，使用较小的内核大小更为常见，因此PyTorch和Tensorflow之类的深度学习库仅提供直接卷积的实现。但是，在现实世界中，有很多使用大内核的用例，其中傅立叶卷积更为有效。...从PyTorch文档中的该方程式，我们看到矩阵乘法是在前两个维度上执行的（不包括偏差项）： 我们需要包括此矩阵乘法以及转换后的维度上的直接乘法。...我们不是手动翻转核函数，而是通过求傅里叶空间中核函数的复共轭来修正。因为我们不需要创建一个全新的张量，所以这大大加快了存储效率。(本文末尾的附录中包含了如何/为什么这样做的简要演示。) # 3....，但是autograd中还不支持对复数值张量的许多操作。
char5-TF高阶操作 第五章主要是介绍了TensorFlow2的几个高阶操作，包含： 合并与分割 数据统计 张量比较 填充与复制 数据限幅 张量的高级操作 数据加载及预处理 ?...，新维度的位置是任意的 可以同时堆叠多个张量 进行堆叠的张量维度必须一致 axis的用法和tf.expand_dims中相同： axis \geq 0 表示当前维度之前插入 axis < 0 ?...复制tf.tile tf.tile()函数实现长度为1的维度复制的功能；tf.tile() 函数可以在任意维度将数据重复复制多份 x = tf.random.normal([4,32,32,3]) tf.tile...tf.where 通过tf.where(cond, a, b)操作可以根据cond条件的真假从a 或 b 中读取数据 当a=b=None即 a,b 参数不指定时，``tf.where会返回cond张量中所有...(x,indices) # 拿到索引后，提取正数的元素值 scatter_nd 通过tf.scatter_nd(indices, updates,shape)实现刷新张量的部分数据。
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： 对张量进行不规则切片提取的 tf.gather、tf.gather_nd 和 tf.boolean_mask； 对张量的连续子区域进行切片提取的...相比于对张量进行不规则的切片提取的三个函数，tf.slice 的实现方式比较特殊，所以本文来详细的介绍 tf.slice 函数。...tf.slice 显然使用第二种方式，这也是为什么说 tf.slice 能够对张量的连续子区域进行切片。...接下来，就可以将上面对 tf.slice 的理解对应到三维张量 X 中，为了更直观的理解，我们使用上面的层次结构图，图中红色的部分表示已经被选中的元素。
“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。...同一个卷积核中的图是共享的，同时图像通过卷积操作后任然保留原来的位置关系。 CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。...卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。...循环神经网络的这种结构非常适合处理前后有依赖关系的数据样本。由于这种链式的结构，循环神经网络与序列和列表紧密相连。因此，RNN适合处理基于时间的序列，例如：一段连续的语音，一段连续的手写文字。...但是我们不能任意增大n，因为这样通常会增在模型的复杂度，从而导致需要大量数据和计算来训练模型。
一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。 上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...]], [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]] ], tf.float16)从左边开始数连续...上面的例子就是4维张量。 以三维以上的张量为例： 从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...shape中的属性分别与axis=0，axis=1、axis=2、axis=3……对应，以此类推。当维度超过3时，上图几何中的坐标系表示就已经错误了。但是对于理解多维是有帮助的。
连续值类型是TensorFlow中最简单、最常见的特征列数据类型。...在字典对象features中，关键字key的值是“price”，它所对应的值value可以是任意的一个数值。在模型训练时，这些值就是“price”属性所对应的具体数据。...从结果中可以看到，tf.feature_column.bucketized_column函数将连续值price按照3段来划分（小于3、3~5之间、大于5），并将它们生成one-hot编码。...序列的长度。 具体代码如下： 代码7-7 序列特征工程（续） ? 代码第52行，用sequence_input_layer函数生成了输入层input_layer张量。...由于模拟数据a、b中第一个元素的长度都是1，而最大的长度为2。系统会自动以2对齐，将不足的数据补0。
ps:在tensorflow中，为了表达方便，无论怎样的维度我们都称之为张量。...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据，但是在Tensorflow中，为了能够使用其内部使用的函数，所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...tf.strings.join() # 字符串的切分 tf.strings.split() 03 Tensorflow的数值精度 对于数值类型的张量，我们可以保存为不同字节长度的精度，如浮点数3.14...[3, 4]]) # var中的属性 aa.name, aa.trainable 05 Tensorflow创建张量 在Tensorflow中我们不仅能够从python列表创建张量，同样也可以从numpy...# 从列表中创建张量 tf.convert_to_tensor([1, 2]) # 从数组中创建张量 tf.convert_to_tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]])) #
对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice. 此外，对于不规则的切片提取,可以使用tf.gather,tf.gather_nd,tf.boolean_mask。...a = tf.constant([1,3,7,5,4,8]) values,indices = tf.math.top_k(a,3,sorted=True) #将a中的元素按照从大到小排序，然后取前三位...中实现主成分分析降维 4、广播机制 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。
char4-TensorFlow基础入门 TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量Tensor对象中，所有的运算操作都是基于张量进行的 ?...创建张量 从Numpy、List对象创建 numpy中的array数组和Python中的list都可以直接用来创建张量，通过tf.convert_to_tensor import tensorflow...表示每个点的特征长度 4维张量 4维张量在卷积神经网络中应用的非常广泛，它用于保存特征图Feature maps数据， 格式一般定义为[b,h,w,c] b表示输入的数量 h/w表示特征图的高宽 c表示特征图的通道数量...4维张量，通过kernel属性来查看 layer.kernel.shape 索引和切片 索引 从0开始 两种方式 [i][j][k]......改变视图reshape 张量存储 张量的存储体现张量在内存上保存为一块连续的存储区域 张量的存储需要人为跟踪 shape中相对靠左的维度称之为大维度；相对靠右的维度称之为小维度 张量视图 语法格式为tf.reshape
注意与公式中略有不同的是，这里把x声明为2维的张量，其中第1维为任意长度，这样我们就可以批量输入图片进行处理。另外，为了简单起见，我们用0填充W和b。...在传统方法中，我们需要在分类前对图像进行预处理，如平滑、去噪、光照归一化等，从中提取角点、梯度等特征，而卷积神经网络把这一过程自动化。...我们可以理解为把图片适当缩小，由此在一定程度上控制过拟合并减少图像旋转、扭曲对特征提取的影响，因为降采样过程中模糊了方向信息。...过滤器尺寸为，计算32个特征，因此权重W为的张量，偏置b为长度32的向量。另外，为确保输出的图片仍为大小，在对图片边缘的像素进行卷积时，我们用0补齐周边。...TensorFlow中，tf.nn.conv2d函数实现卷积层前向传播的算法。这个函数的前两个参数分别表示输入数据x和权重W，均为4个维度的张量，如前所述。
，而长度可变的特征会作为稀疏张量解析。...你还可以通过tf.io.serialize_tensor()序列化张量，将结果字节串放入BytesList特征，将任意张量存储在BytesList中。...当keras.layers.TextVectorization准备好之后，可以调用它的adapt()方法，从数据样本提取词表（会自动创建查找表）。...API中还提供了keras.layers.Discretization层，它能将连续数据切成不同的组，将每个组斌吗为独热矢量。...= dataset["train"], dataset["test"] 然后可以对其应用任意转换（打散、批次、预提取），然后就可以训练模型了。
这一研究扩展了从多个领域数据中动态建模现实世界时间现象的能力，为时间序列预测提供了新的思路和方法。...对于长期变化（long-term variations），研究者利用 “周期补丁（period patching）” 提取所有周期内相应时间段内的变化（见下图）。...随后对于这个二维张量的表示，通过“时间变化解耦器”分别用“周期补丁（period patching）”和“频率切片（frequency slicing）”的技术来提取序列的长程变化和短程变化。...周期补丁：对于二维张量 ，在 维度上进行 patch 的划分，得到 2D 的 patch，代表不同周期同一时间段的聚合信息。...从表中的结果可以得出，局部 patch 长度变长反而对预测结果有不好的影响。因此，patch 中应该要蕴含更多长程的信息，有利于后续 Transformer 的建模。 复杂度分析。
TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 「特征列」是 Google 专用的术语。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...由于 tf.Example proto buffer 只是一个数据容器，因此您必须指定以下内容： 要提取的数据（即特征的键） 数据类型（例如 float 或 int） 长度（固定或可变） Estimator...这种系统会利用学到的模型根据从分布（训练该模型时使用的同一分布）中提取的新数据（以前从未见过的数据）进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。...操作 (op, Operation) TensorFlow 图中的节点。在 TensorFlow 中，任何创建、操纵或销毁张量的过程都属于操作。
TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列” 是 Google 专用的术语。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...由于 tf.Example proto buffer 只是一个数据容器，因此您必须指定以下内容： 要提取的数据（即特征的键） 数据类型（例如 float 或 int） 长度（固定或可变） Estimator...这种系统会利用学到的模型根据从分布（训练该模型时使用的同一分布）中提取的新数据（以前从未见过的数据）进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。...操作 (op, Operation) TensorFlow 图中的节点。在 TensorFlow 中，任何创建、操纵或销毁张量的过程都属于操作。
TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。...由于 tf.Example proto buffer 只是一个数据容器，因此您必须指定以下内容： 要提取的数据（即特征的键） 数据类型（例如 float 或 int） 长度（固定或可变） Estimator...这种系统会利用学到的模型根据从分布（训练该模型时使用的同一分布）中提取的新数据（以前从未见过的数据）进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。...操作 (op, Operation) TensorFlow 图中的节点。在 TensorFlow 中，任何创建、操纵或销毁张量的过程都属于操作。
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