[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...中的相关实现。...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数...维度是用来索引一个多维数组中某个具体数所需要最少的坐标数量。
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。...width, -1]) sess.run(tf.shape(x_reshape)) Out: array([ 5, 20, 10]) 我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状...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...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。
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...匹配函数f（x，y）可以是特征的线性组合： 其中w是参数向量。它也可以是广义线性模型，树模型或神经网络。...假设存在一对真正匹配度为r的对象 （x，y）。此外，假设由匹配模型给出的 （x，y）的预测匹配度是 f（x，y）。...我们使用 f（x，y+）和 f（x，y−）分别表示匹配模型f给出的（x，y+）和 （x，y−）的匹配度。...给定一个偏好对（x，y+，y−）和匹配模型f，pairwise hinge loss定义为 推荐中 pairwise loss 的另一种常见选择是贝叶斯个性化排序（BPR）损失【6】，其目的是最大程度地提高正例预测和负例预测之间的余量
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。 匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f（q，d）（或条件概率分布 P（r∣q，d））的匹配模型。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，......匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测： 其中 r^ij表示用户 ui和项目 ij之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。
解决列名不匹配的两种方式 第一种： select user_id as "id...username" column="user_name"/> 引用它的语句使用
而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。...这就决定了推荐中，user 和 item 的匹配是无法从表面的特征解决两者 gap 的。 ?...user )，从海量的候选物品库中，根据 query 和 doc 的相关性 ( user 过去的历史、画像等和 item 的匹配程度 )，去推荐匹配的 doc ( item )。...基于 match function learning 的深度匹配模型 对比 representation learning 的方法，基于 match function learning 最大的特点是，不直接学习...基于 match function learning 的模型也不例外。
内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》 不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法： ?...———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =
”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1.obj 中) 1>libcpmt.lib(xlock.obj....obj 中) 1>libcpmt.lib(xthrow.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“...”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1.obj 中) 1>libcpmt.lib(syserror.obj....obj 中) 1>libcpmt.lib(fiopen.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“....obj 中) 1>libcpmt.lib(iosptrs.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值
概要 这篇文章分为4部分，分别是： 模型评估 模型成绩不匹配 可能的原因和补救措施 更稳健的测试工具 模型评估 当为预测建模问题开发模型时，你需要一个测试工具。...测试数据集被保留下来，用于评估和比较调试过的模型。 模型成绩不匹配 重新采样方法将通过使用训练数据集，在不可见的数据上为你的模型技能进行评估。...还可以使用测试数据集来比较模型吗？ 是不是模型调试无效？ 在应用机器学习中，这是具有挑战性且非常普遍的情况。我们可以把这个问题称为模型成绩不匹配问题。...可能的原因和补救方法 有许多可能的原因导致机器学习模型成绩不匹配问题。你最终的目标是要拥有一个测试工具，可以帮你做出正确的选择，决定将哪种模型和模型配置用作最终模型。...总结 在这篇文章中，你了解了机器学习模型成绩不匹配问题，即训练和测试数据集之间模型成绩存在很大差异，另外就是判断和解决这个问题的技术。
代码在内存中的'形状' http://zoo.zhengcaiyun.cn/blog/article/code-shape 前言 众所周知，js 的基本数据类型有 number 、 string 、 boolean...但是，我们换个角度，还是回到这个模型上来尝试去理解一下函数的执行、函数的继承以及闭包。...__proto__ === animal 的方式来验证图中的指向关系。这也就是原型继承在具体内存模型中的过程。 总结 在代码的学习过程中，难免会觉得枯燥，而且有很多内容抽象难懂。...借助于这种看得见摸得着的模型去理解和分析代码实际运行的情况会帮助理解，并且能够发现其中的设计精妙之处。 文中最后部分多次提及到 GC，其实 GC 的模型设计的也是非常巧妙，非常有意思的。...有兴趣的同学可以尝试将 GC 的模型和这个 V8 内存模型结合在一起去思考下代码运行和回收的全过程。而且 GC 还只是管理堆空间的垃圾回收，那么栈空间又是以什么方式进行自我回收的呢？
今天同事反馈了一个问题，之前看到没有太在意，虽然无伤大雅，但是想如果不重视，那么后期要遇到的问题就层出不穷，所以就作为我今天的任务之一来看看吧。...GPCC的一个截图如下，简单来说就好比Oracle的OEM一样的工具。能够查看集群的状态，做一些基本信息的收集和可视化展现。红色框图的部分就是显示日志中的错误信息。 ? 我把日志内容放大，方便查看。...以下是从GPCC中截取到的一段内容。 截取一段GPCC中的内容供参考。...libc.so.6 __libc_start_main + 0xfd 15 0x4be869 postgres + 0x4be869 " 根据时间情况来看，gpcc中显示的时间明显比...所以错误信息的基本结论如下： 通过日志可以明确在GP做copy的过程中很可能出了网络问题导致操作受阻，GP尝试重新连接segment 基本解释清了问题，我们再来看下本质的问题，为什么系统中和日志中的时间戳不同
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
参阅 《深度推荐模型——FM》 2.4.1 有偏矩阵分解 偏置矩阵分解 (BMF) 是一种用于预测用户评分的模型【1】，即将推荐形式化为回归任务。...匹配模型可以表述为： image.png image.png image.png 参阅《深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析》...FISM 的模型公式为： image.png 这迫使正（观察到的）实例的分数大于负（未观察到的）实例的分数，边距为 1。...这两个成对损失都可以看作是 AUC 指标的替代品，该指标衡量模型正确排序了多少对项目 2.4.3 分解机 Factorization Machine (FM) 【3】是作为推荐的通用模型而开发的。...FM 的输入是一个特征向量 x = [x1, x2, … . . , xn] 可以包含用于表示匹配函数的任何特征，如上所述。因此，FM 将匹配问题视为监督学习问题。
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1和 l2正则化替换。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。...因此，匹配函数变为： 单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。
硕士毕业工作已有十年的时候，在职博士还没有毕业方向，觉得生信学习或许是一个新的出口，于是跟随生信技能树的马拉松课程学习了数据挖掘，也学习了一些Linux的基础知识。...小洁老师说warning是不用管的，因为虽然R警告了你，可是它的程序还在继续跑，但是遇到报错(Error)，那我们肯定得解决它，不然我们的工作就无法进行下去。 当然你运行代码报错了，不代表代码错了。...你敲代码的手，你检查代码的眼睛都可能出错。下面这行大字是套用小洁老师上课的话，所以报错了先排查一下是不是自己粗心的结果，然后再进行下一步，去寻求解决报错的方法。...半个月后我突然又想起这个问题，不甘心地去国际版必应搜了搜，第一个跳出的就是当时助教老师发我的githup的链接，我再仔细读了读，有人认为R包更新过程中readr和cli不匹配，有人建议MRAN，cli，...你运行了什么样的代码，报了什么样的错误，学会清晰地截图，学会把你报错的语境环境搞清楚，因为答疑是一件费心费力却无偿的事情。
excelperfect 标签：Excel技巧 有时，我们不希望在形状中只是使用静态文本，例如想要显示计算的结果，该如何操作？ 很简单！ 如图1所示，想要在圆中显示动态的时间。...图1 选择形状圆，单击公式栏，输入=A1。按下回车键，此时单元格A1中的值就会显示在圆中。当更新单元格A1中的值时，形状圆中的值也会跟着更新。如下图2所示。...图2 这里，公式栏中的公式只能引用单个单元格，不能在公式栏中输入公式。然而，有一个变通办法。假设想在某形状中显示列表值之和。并且形状在工作表的第1行到第4行中显示。...可以这样操作： 1.将形状移开，并在单元格C2中建立一个公式来包含形状中的文本。...图3 注意，这种方法设置的形状中文本的更新仅当工作表重新计算时才更新。 假设在图表中添加了一个形状，如果希望形状中的文本来自单元格，则必须在单元格引用之前加上工作表名称。例如，=Sheet1!
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。...运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。
在这段代码中，通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件中。tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中。...以下代码中给出了加载这个已经保存的tensorflow模型的方法。import tensorflow as tf# 使用核保存模型代码中一样的方式来声明变量。...在加载模型的程序中也是先定义了tensorflow计算图上的所有运算，并声明了一个tf.train.Saver类。...两段代码唯一不同的是，在加载模型的代码中没有运行变量的初始化过程，而是将变量的值通过已经保存的模型加载进来。如果不希望重复定义图上的运算，也可以直接加载已经持久化的图。以下代码给出了一个样例。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
, 5, 4)这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。...问题背景在深度学习中，我们需要为模型定义输入数据的形状，通常使用TensorFlow作为示例。例如，我们定义了一个形状为(?...当我们尝试将一个形状为(1, 10, 4)的数据作为输入传递给这个placeholder张量时，就会出现上述错误。这是因为数据的形状与定义的placeholder张量的形状不匹配。...调整数据的形状如果数据的形状不匹配，我们需要对数据进行调整。可以使用NumPy的numpy.reshape()函数来改变数据的形状。..., 5, 4)"的错误。这个错误通常是由于输入数据的形状与模型定义中的placeholder张量形状不匹配所导致的。对于其他深度学习框架，解决步骤可能会略有不同，但基本原理是相似的。
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