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本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
官方文档地址:https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops
最近我以电子版的形式出了第二本书《Python 从入门到入迷》,然后定期更新书中的内容,最先想到的便是 einsum。
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练,也就是用**Q(s,a)**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据?
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 邵胖胖,江凡,笪洁琼,Aileen 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心! 我像小孩子一样讨厌数学,所以如果我能明白,你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以,张量(
高清思维导图已同步Git:https://github.com/SoWhat1412/xmindfile
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
tf.pad函数主要是用来对tensor的大小进行扩展,包括水平、垂直、深度(通道)等,方法定义如下:
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。
今天,Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0,对该工具进行了一次重大升级,加入多人支持,并提高了准确率。
在开始学习Keras之前,一些基础知识是必备的,关于深度学习的基本概念和技术,在使用Keras之前大体了解一下基础知识,这将减少你学习中的困惑。
4. 高阶张量: 三维及以上维度的数组,如三维张量可以想象为一个立方体,每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种:
a1与a2之间可以进行加减乘除,b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算,c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系),而a与b,或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算,原因是他们的维度不匹配。而在NumPy中,通过广播可以完成这项操作。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
【导读】einsum 全称 Einstein summation convention(爱因斯坦求和约定),又称为爱因斯坦标记法,是爱因斯坦 1916 年提出的一种标记约定,本文主要介绍了einsum 的应用。
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导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
深度学习常用于处理图像,文本,语音等数据,在计算机中,需要将这些数据用合适的数据结构来存储。以图像为例,每一幅图像可以看作由像素点构成的二维数组,而每个像素点又可以表示成RGB对应的3元组,经过这样的嵌套之后,每一幅图像实际上变成了一个高阶数组, 图示如下
下面的所有统计方法,即可以当做数组的实例方法调用,也可以当做Numpy函数来调用。
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量(本小节中的“张量”指代数对象)有一些实用的属性。例如,你可能已经从按元素操作的定义中注意到,任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样,给定具有相同形状的任意两个张量,任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如,将两个相同形状的矩阵相加,会在这两个矩阵上执行元素加法。
今日休假,把卷积神经网络梳理下。先从一些基本概念入手,什么是卷积?为什么叫这么个名字? 搜索了一遍,网上有很多人已经表述的非常好了,这里用自己理解的语言重述下。
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
可以看出,对于基本运算加(+)、减(-)、点乘(*)、除(/)、地板除法(//)、取余(%),都是对应元素进行运算。
定义在:tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
虽然张量看起来是复杂的对象,但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
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。
向量加和:A + B = B + A 需要维度相同 [1, 2] + [3, 4] = [4, 6]
关于“tensorflow”这个专栏,我打算一直更新下去,文章基本都是随着我的进度来的,我也是查找了一些资料并根据自己的一些理解写的,可能内容偶尔会有错误,如果出现错误,大家可以在公众号后台滴滴我,或者直接微信轰炸我,我不会介意的。
TensorFlow是什么意思?Tensor?Flow?这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。
Tensor是Tensorflow中最基础的数据结构,常常翻译为张量,可以理解为n维数组或矩阵,相关函数:
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中,为了便于使用,这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量,在传递到下面的ops之前,将它们包装在sparse张量对象中。具体来说,稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成,其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数:
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
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外,则重新生成,保证值在均值附近
TensorNetwork 链接:https://github.com/google/tensornetwork
原标题:Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
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