参数： x: 张量或稀疏张量 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，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 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 float32.
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 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。...本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...[[-1 1 -1] [2 2 -2] [3 -3 3]] [-1 -1 -2 -3] [-1 -1 -2 -3] 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...，可以用tf.split方法把一个张量分割成多个张量。...tf.concat和tf.stack有略微的区别，tf.concat是连接，不会增加维度，而tf.stack是堆叠，会增加维度。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 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。...的广播规则和numpy是一样的: 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。...tf.broadcast_to 以显式的方式按照广播机制扩展张量的维度。
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。
toc Java连接HBase的正确方法及Connection创建步骤与详解 HBASE的连接不像其他传统关系型数据库连接需要维护连接池。...本文介绍HBase客户端的Connection对象与Socket连接的关系并且给出Connection的正确用法。 Connection是什么?...常见的使用Connection的错误方法有： 自己实现一个Connection对象的资源池，每次使用都从资源池中取出一个Connection对象； 每个线程一个Connection对象。...连接HBase的正确姿势 从以上分析不难得出，在HBase中Connection类已经实现对连接的管理功能，所以不需要在Connection之上再做额外的管理。...另外，Connection是线程安全的，然而Table和Admin则不是线程安全的，因此正确的做法是一个进程共用一个Connection对象，而在不同的线程中使用单独的Table和Admin对象。
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数 我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
如果你已经尝试了100种错误方法，恭喜你，找到家了。这个是99.9%能保证成功的安装方式。如果你第一篇就看到这个，更加恭喜你，你少走了一万里弯路！...Encountered problems while solving: - nothing provides requested velocyto (pyvelo) rstudio ~ 4.正确安装
在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ? 在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...给定一个numpy.ndarray，我们发现有四种方法可以创建 torch.Tensor 对象。...那是大写字母T和小写字母t之间的区别，但是两者之间哪种方法更好？答案是可以使用其中之一。但是，工厂函数torch.tensor() 具有更好的文档和更多的配置选项，因此现在它可以赢得胜利。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。 让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。...论文作者提出了一种Xavier的方法去初始化参数，接下来我们将通过实验对比不同的初始化方法来对神经网络的初始化进行探索。 ? 2 如何找到合适的初始化值 ? 1....c）网络结构：5层隐藏层的全连接网络，隐藏层的神经元个数分别为500,400,300,200,100个。输入维度为28*28维，输出维度为10维。 2. 实验环境：python3.6.5 3....初始化方法： a）将所有的参数初始化为0 b）标准正态分布去初始化参数 c）均匀分布初始化 d) Xavier初始化 4....Xavier初始化的方法给我们做深度学习提供了一个很好的参考，但是，Xavier初始化并不是万能的，它其中一个很大的不足就是假设激活值关于0对称，显然，这个假设不适用于ReLU激活函数。
所以我准备将测试报告从网页截图发给他，此时我要用到网页长截图，但是又不想下载花里胡哨的工具，经过研究，谷歌浏览器自带页面长截图功能，现在就来分享给大家。...第一步 在你需要长截图的页面按 F12 打开开发者工具。
在了解了Git的基本用法后（如果你还未了解 Git 的基本使用方法，建议你先话点时间阅读下《 Pro Git 》这本书），相信你已经开始跃跃欲试了，那么我就说下如何正确的使用 Github。...需要注意的是Fork项目后，你自己的项目并不会和源项目保持自动同步，所以你需要手动进行更新，如何更新请看：第五步：拉取源项目的更新。...git commit 命令的verbose参数，会列出 diff 的结果。...需要注意的是 Commit 代码必须给出简明扼要的提交信息，下面是一个范本，第一行是不超过50个字的提要，然后空一行，罗列出改动原因、主要变动、以及需要注意的问题。...我们自己的项目选择之前的开发分支，源项目选择 master 分支 ?
这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。...“RNNCell”，它是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本单元，每个 RNNCell 都有一个 call 方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input...1.2 中是可以正确使用的。.../blob/master/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py#L417）了解使用方法。...可以阅读此处的文档（地址：http://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq）学习它的使用方法。
1.Tensor介绍 Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。...Shape是指常量的维度，我们可以自行定义常量的维度。 verify_shape是验证shape是否正确，默认值为关闭状态(False)。...此外，Tensorflow还可以生成一些随机的张量，方便快速初始化一些随机值。...Tensorflow中的其它随机张量的具体使用方法和属性介绍，可以参见Tensorflow官方手册：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/constant_op...我们还可以通过latest_checkpoint()方法，获取到该目录下最近一次保存的模型。 以上就是对变量创建、初始化、保存、加载等操作的介绍。
这些相互连接并传递内容的被称为张量(tensor)。 ? 这里介绍一下背景，这些神经网络擅长什么? 神经网络擅长两类主要问题，一种是分类问题。比如这是我的输入属于哪个类别。...只要维数匹配，你就可以在张量上进行矩阵乘法。当实际执行时，神经网络时完全连接的。在输出张量上，每个输入值连接输出值。这意味着，每个连接都有相应的权重。你所做的就是进行加法或乘法。...这将对会话进行初始化，即对TensorFlow的训练会话进行初始化。然后它会循环，对数据进行数千次的小批量处理。我将取训练集，选出100个值。...你可以开始做更复杂的例子 使用MNIST，MNIST当中最好的正确率可以达到99.997%。如果用神经网络做的更多，可以得到更正确的数值。 TensorFlow的官网也是很不错的，当中有很多教程。...在这里出于趣味性，我使用MNIST和Theano库，运行了相同的训练数据。Theano库与TensorFlow的方式很类似，使用方法也类似。
pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 关于参数初始化，主要的就是一些数学中的分布，比如正态分布、均匀分布等等。...) 功能与上面函数类似, 但所有被抽取的元素共享标准差 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 在区间 [0,1)中, 返回一个填充了均匀分布的随机数的张量.这个张量的形状由可变参数...PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的 reset_parameters() 方法中。...：使用这个函数的目的也是想让某些变量在学习的过程中不断的修改其值以达到最优化； 可以使用torch.nn.init()中的初始化方法： w = torch.empty(2, 3) # 1....参考： https://blog.csdn.net/ys1305/article/details/94332007 2、tensorflow （1）自定义参数初始化 创建一个2*3的矩阵，并让所有元素的值为
它与计算图高度相关，但解释起来却要更复杂一些：TensorFlow 会话 tf.Session 是用来连接客户端程序和 C++运行时的（记住，TensorFlow 是用 C++ 写的）。...执行 graph.get_tensor_by_name 来检索具有名称的张量（记住，由于张量的创建范围和运算，它可能和你初始化后的那个不同）。这是第一种方法。...这种方法有两个巨大的缺点：首先，当模型架构变得非常复杂时，控制和保持所有的权重矩阵也变得很难。其次，还有一类「隐藏」张量，它们是在没有明确初始化的情况下创建的。...该方法的主要问题是当你看图的集合时，你也会看到一大堆来源不明的变量，实际上你并不知道应该把什么保存下来，也不知道应该从哪加载它。坦率地讲，将隐变量放在图中正确的位置并恰当地操作是很难的。...关于 TensorFlow 代码的单元测试问题也让我困扰已久：当不需要执行构建图的一部分（因为模型尚未训练所以其中有未初始化的张量）时，我不知道应该测试些什么。
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