Tensorflow:如何将混淆矩阵(张量)显示为数组？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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02 The TensorFlow Way（1）

The TensorFlow Way Introduction：现在我们介绍了TensorFlow如何创建张量，使用变量和占位符，我们将介绍如何在计算图中对这些对象采取处理。... 1.首先我们声明我们的张量和占位符。...我们将以三维numpy数组的形式提供两个矩阵： import tensorflow as tf sess = tf.Session() How to do it...：注意数据在通过时如何改变形状也很重要...我们将提供两个大小为3x5的数组。我们将乘以每个矩阵大小为5x1的常数，这将导致大小为3x1的矩阵。然后，我们将乘以1x1矩阵，再次产生3x1矩阵。...How it works...：我们刚刚创建的计算图可以用Tensorboard来显示。检测板是TensorFlow的一个功能，它允许我们可视化该图中的计算图和值。

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Tensorflow 搭建神经网络（一）

√张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数；举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；举例 V=1,2,3 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...；举例 m=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 判断张量是几阶的，就通过张量右边的方括号数，0 个是 0 阶，n 个是 n 阶，张量可以表示 0 阶到 n 阶数组（列表）；举例...result 是一个名称为 add:0 的张量，shape=(2,)表示一维数组长度为 2，dtype=float32 表示数据类型为浮点型。...这个命令可以控制 python 程序显示提示信息的等级，在 Tensorflow 里面一般设置成是"0"（显示所有信息）或者"1"（不显示 info）， "2"代表不显示 warning，"3"代表不显示

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手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用（附开源代码）

我说过 W 是权重矩阵，但就 TensorFlow 而言，它实际上是一个二阶张量（second-order tensor）——换句话说就是一个二维数组。...标量数是零阶张量向量是一阶张量矩阵是二阶张量三维数组是一个三阶张量等…… 这就是需要说明的一切。...这个新的 labels 数组是一维数组，但是我们的 TensorFlow 脚本将会有一个 3,168 行的二维张量，其每行有一列。所以在这里我们将该数组「重塑」成二维。...分类报告和混淆矩阵展示了被错误预测样例的统计数据。从混淆矩阵来看，有 446 名女性被正确预测，有 28 名女性被误认为男性；466 名男性被正确预测，11 名男性被误认为女性。...预测：将包含 20 个浮点数的数组作为作为声学特征传入计算图。让我们看看该方法是怎样工作的： ? 首先，我们定义输入数据张量 x，该张量的形状为 {1，20}，即 1 个样例，20 个特征。

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使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

核心是一个大型函数，输入一个张量，输出另一个张量。中间步骤在张量进行操作，从而生成输出。这类问题就相当于，就像有多少人了解矩阵乘法，这个是高中数学知识。...TensorFlow指张量(tensor)如何流过(flow)神经网络。但是张量是什么？你们都很熟悉矩阵乘法或矩阵，比如向量或者简单的数组。你将如何把它在编程语言中执行。因此你有许多值组成的数组。...矩阵可能是向量的二维或三维版本，你可能在编程语言中有类似这样的三维矩阵。 ? 张量实质上是任意类型的矩阵，所以它是任意维数的。因此你有由任意数量组成的数组在你的应用中作为数组执行，这就是张量。...TensorFlow的名字源于我之前提过的，即让张量(tensor)在管道中流动(flow)。从而有张量的数据流通过神经网络。这个思路来自于为这些张量绘制的流程图。...是10维的，大小为10的数组。输出为0、1。训练数据是0或1，或是任何一个值。这说明了训练数据代表什么。这是输入图像的实际训练标签，这里为8。在第8个位置有个1，说明这个图片为8。

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教程 | 深度学习初学者必读：张量究竟是什么？

本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。...其核心，线性代数由非常简单且常规的运算构成，它们涉及到在一维或二维数组（这里我们称其为向量或矩阵）上进行重复的乘法和加法运算。...那么如同数学的矩阵和向量概念可被简化成我们在计算机中使用的数组一样，我们是否可以将张量也简化和表征成多维数组和一些相关的运算呢？...模型的参数按理来说会形成一个矩阵，但是当我们要处理上百万个模型时，我们便可以用到张量。该图显示了一间房子的能耗使用情况，并对此进行了建模。...这个例子为我们展示了一个基于张量的计算系统如 TensorFlow（或 Caffe 或 Theano 或 MXNet 等等）是可以被用于和深度学习非常不同的优化问题的。

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学习TensorFlow中有关特征工程的API

整个代码运行之后，显示以下结果： [[1.] [5.]] 结果中的数组来自于代码第8行字典对象features的value值。...代码运行后，张量net与net1的输出结果如下： [[1. 2.] [5. 6.]] [[3. 4.] [7. 8.]] 结果输出了两行数据，每一行都是一个形状为[2,2]的数组。...该函数可以同时支持值为稠密矩阵和稀疏矩阵的字典对象。...： [[0] [1] [4]] 结果显示了3个矩阵：前两个是稀疏矩阵，最后一个为稠密矩阵。...提示：在使用词嵌入时，系统内部会自动定义指定个数的张量作为学习参数，所以运行之前一定要对全局张量进行初始化（见代码第94行）。本实例显示的值，就是系统内部定义的张量被初始化后的结果。

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Python人工智能 | 四.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数

数据流图是一个有向图，使用节点（一般用圆形或方形描述，表示一个数学操作或数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或Tensor张量）来描述数学计算。...Tensor（张量）是tensorflow框架使用的基本数据结构，张量即多维数组，在python中可以理解为嵌套的多维列表。...张量的维度称为阶，0阶张量又称为标量，1阶张量又称为向量，2阶张量又称为矩阵。 # 0阶张量标量 5 # 1阶张量向量大小为3 [1., 2., 3....] # 2阶张量 2*3矩阵 [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 3阶张量大小为2*3*2 [[[1., 2.],[3., 4.],[5., 6.]], [[7.,...也可以在google或baidu搜索“TensorFlow activation”，激励函数显示如下图所示： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/ api_docs/python

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list转torch tensor

本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。1. 导入所需的库首先，我们需要导入所需的库。确保你已经安装了Torch。...张量（Tensor）张量（Tensor）是深度学习中最基本的数据结构之一，类似于多维数组或矩阵。张量在PyTorch、TensorFlow等深度学习框架中被广泛使用，用于表示和处理多维数据。...属性和特点维度（Rank）：张量可以是任意维度的数据结构。一维张量是一个向量，二维张量是一个矩阵，以此类推。可以理解为多维空间中的数组。形状（Shape）：张量的形状是表示张量每个维度上的大小。...例如，一个3x3的矩阵的形状是(3, 3)，一个长度为5的向量的形状是(5,)。数据类型（Data Type）：张量可以存储不同的数据类型，如整数（int）、浮点数（float）等。...# 创建一个形状为(3, 4)的空张量# 创建一个随机初始化的张量rand_tensor = torch.rand(2, 2) # 创建一个形状为(2, 2)的随机张量# 创建一个全0的张量zeros_tensor

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数；举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...；举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 判断张量是几阶的，就通过张量右边的方括号数，0 个是 0 阶，n 个是 n 阶，张量可以表示 0 阶到 n 阶数组（列表...可以打印出这样一句话：Tensor(“add:0”, shape=(2, ), dtype=float32)，意思为 result 是一个名称为 add:0 的张量，shape=(2,)表示一维数组长度为...可以打印出这样一句话：Tensor(“matmul:0”, shape(1,1), dtype=float32)，从这里我们可以看出，print 的结果显示 y 是一个张量，只搭建承载计算过程的计算图

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

混淆矩阵要求要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...for p in stacked: tl, pl = p.tolist() cmt[tl, pl] = cmt[tl, pl] + 1 这为我们提供了以下混淆矩阵张量。...我们相对于train_preds张量的第一维传递训练集标签张量（targets）和argmax，这为我们提供了混淆矩阵数据结构。...解释混淆矩阵混淆矩阵具有三个轴：预测标签（类）真实标签热图值（彩色）预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。

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无人驾驶系列——深度学习笔记：Tensorflow基本概念

TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor：张量，可以简单理解为多维数组 flow：流，张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow...数据模型——张量张量是Tensorflow管理数据的形式，功能上可以理解为多维数组。...0阶张量：标量（scalar）也就是一个数第一阶张量：向量（vector），也就是一维数组第n阶张量：n维数组。张量中并未保存真正的数组，其保存如何计算这些数字的计算过程。...例如：add：0表示result张量是计算节点add输出的第一个结果维度（shape）：shape=(2,)说明以为数组，数组长度为2 类型（type）：每个张量会有唯一的类型 3.TensorFlow...weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=2)) 生成2x3矩阵，元素是均值为0，标准差为2的随机数 TensorFlow随机数生成函数

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数；举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...；举例 m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 判断张量是几阶的，就通过张量右边的方括号数，0 个是 0 阶，n 个是 n 阶，张量可以表示 0 阶到 n 阶数组（...:0 的张量，shape=(2,)表示一维数组长度为 2， dtype=float32 表示数据类型为浮点型。...我们实现上述计算图：可以打印出这样一句话：Tensor(“matmul:0”, shape(1,1), dtype=float32)，从这里我们可以看出，print 的结果显示 y 是一个张量，只搭建承载计算过程的

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TensorFlow基础知识

1 综述 TensorFlow的编程系统中：使用张量(tensor)来表示数据使用图(graph)来表示计算任务。图中的节点被称之为 op (operation 的缩写)....使用会话(Session)的上下文(context)中执行图通过变量(Variable)维护状态使用 feed 和 fetch 赋值和获取数据. 2 张量(Tensor) 张量就是多维数组(列表)...0阶张量称作标量(scalar),表示一个单独的数;举例 S=123 1阶张量称作向量(vector),表示一个一维数组;举例 V=[1,2,3] 2阶张量称作矩阵(matrix),表示一个二维数组,它可以有...例如 t=[ [ [... ] ] ]为 3 阶。...: Tensor(“matmul:0”, shape(1,1), dtype=float32), 从这里我们可以看出,print 的结果显示 y 是一个张量,只搭建承载计算过程的计算图,并没有运算,

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01 TensorFlow入门（2）

TensorFlow为我们提供了易于使用的操作来执行这种矩阵计算。...numpy数组或嵌套列表创建二维矩阵，如前面在张量部分中所述。...TensorFlow还允许我们从具有函数diag（）的一维数组或列表创建一个对角矩阵，如下所示： identity_matrix = tf.diag([1.0, 1.0, 1.0]) A = tf.truncated_normal...对于简单的矩阵运算，这种符号似乎很重。请记住，我们将这些操作添加到图表中，并告诉TensorFlow通过这些操作运行的张量。...如果激活函数在节点之间并在其间隐藏，那么我们想知道当我们通过它们时，范围可以对我们的张量产生影响。如果我们的张量被缩放为零，我们将需要使用一个激活函数，保留尽可能多的变化在零附近。

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tf.compat

.): 根据预测和标签计算混淆矩阵。conj(...): 返回复数的复共轭。constant(...): 创建一个常数张量。....): 矩阵a乘以矩阵b，得到a * b。matrix_band_part(...): 复制一个张量，使每个最里面的矩阵都在中心带之外。...parse_tensor(...): 转换序列化的tensorflow。把张量变成张量。placeholder(...): 为一个张量插入一个占位符，该张量总是被填充。....): 将python函数封装到一个TensorFlow op中，该op急切地执行它。qr(...): 计算一个或多个矩阵的QR分解。....): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。(弃用参数)sparse_tensor_dense_matmul(...): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。

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谷歌开发者机器学习词汇表：纵览机器学习基本词汇与概念

混淆矩阵（confusion matrix）总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...例如，以下为一个二元分类问题的简单的混淆矩阵： ? 上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤的样本中，有 18 个被模型正确的归类（18 个真正），有 1 个被错误的归类为非肿瘤（1 个假负类）。...多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。例如，一个混淆矩阵揭示了一个识别手写数字体的模型倾向于将 4 识别为 9，或者将 7 识别为 1。...该术语有多个含义，包括以下两个相关含义： TensorFlow 图，显示如何计算预测的结构。 TensorFlow 图的特定权重和偏差，由训练决定。...T 张量（tensor） TensorFlow 项目的主要数据结构。张量是 N 维数据结构（N 的值很大），经常是标量、向量或矩阵。张量可以包括整数、浮点或字符串值。

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

那张量到底是什么东西呢？简单点说，张量就是多维数组的泛概念。通常一维数组我们称之为向量，二维数组我们称之为矩阵，这些都是张量的一种。我们也会有三维张量、四维张量以及五维张量等等。...「形状」表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。前面图矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 5, 3)。...比如（2,3）就表示为一维有3个元素，二维两个元素的二维张量。「tensorflow中使用张量的优势」用tensorflow 搭建的神经网络，输入层和输出层的值都是张量的形式。...由于张量模型可以处理指标集（元素项）为多维的数据，所以在描述实际问题时，相比矩阵模型其更能接近于实际问题的属性，因此能更好地描述实际问题,** 从而保证神经网络算法是有效的同时tensorflow库具有降维的作用...它是一个提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

混淆矩阵（confusion matrix）总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...例如，以下为一个二元分类问题的简单的混淆矩阵：上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤的样本中，有 18 个被模型正确的归类（18 个真正），有 1 个被错误的归类为非肿瘤（1 个假负类）。...多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。例如，一个混淆矩阵揭示了一个识别手写数字体的模型倾向于将 4 识别为 9，或者将 7 识别为 1。...该术语有多个含义，包括以下两个相关含义： TensorFlow 图，显示如何计算预测的结构。 TensorFlow 图的特定权重和偏差，由训练决定。...T 张量（tensor） TensorFlow 项目的主要数据结构。张量是 N 维数据结构（N 的值很大），经常是标量、向量或矩阵。张量可以包括整数、浮点或字符串值。

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TensorFlow 入门

Day 2 先认识 TensorFlow，了解一下基本用法，下一次就写代码来训练模型算法，以问题为导向，以项目为驱动。 ---- 本文结构： 1. TensorFlow 是什么 2....Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。...为什么需要 TensorFlow 等库深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...第五，能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图。 ---- 4. TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...，Tensor 可以看作是一个 n 维的数组或列表。在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。 3.

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机器学习常用术语超全汇总

例如，下面显示了一个二元分类问题的混淆矩阵示例：上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例...多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。...以下面的 3x3卷积过滤器为例：下面的动画显示了一个由 9 个卷积运算（涉及 5x5 输入矩阵）组成的卷积层。请注意，每个卷积运算都涉及一个不同的 3x3 输入矩阵切片。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一：张量中的维数。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。...张量 (Tensor) TensorFlow 程序中的主要数据结构。张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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