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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

维度+1 这是和concatenate函数很重要的一个区别，也体现了API中的new axis. result_ndim = arrays[0].ndim + 1 axis = normalize_axis_index...1, 3, 1+(m-1)*2 m = q+r q = (7-1)/2 = 3 r = 0 m = 3 因此最终结果是[1, 3, 5] (1)slice default处理 等价于x[5:4:1]...numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。 下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。...简单看看CNN网络能够做什么： 输入 -> CNN 网络 ->输出 如果做图像识别，输入就是要识别的图像，输出就是可能的图像的概率，概率越大，自然可能性越大。...通过大量的训集来不断调整特征和优化参数，提高准确度，因此数据阅读自然越准确 (2)感受野，类比人的眼睛，看的越多，自然提取的特征就越多。横看成岭侧成峰 对于分类人任务，需要标签。

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解决keras使用cov1D函数的输入问题

解决了以下错误： 1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 2.ValueError...: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4 错误代码： model.add(Conv1D(...3 dimensions, but got array with … 出现此问题是因为ylabel的维数与x_train x_test不符，既然将x_train x_test都reshape了，那么也需要对...当对不能违反事件顺序的时序信号建模时有用。“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同。...2*0 -32 +1）/1 = 969 第三维度：filters 以上这篇解决keras使用cov1D函数的输入问题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。

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神经网络的数学基础

79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]], [[5, 78, 2, 34, 0], [6, 79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]]]) >>> x.ndim...可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....与逐元素操作相反，点积整合输入张量的所有条目。...基于梯度的优化算法 神经网络层对输入进行的数学转换为： \(output = relu(dot(W, input) + b)\) 张量\(W\)和张量\(b\) 是网络层的参数，被称为网络层的权重系数或者可训练参数...随机梯度下降 一个可微分函数，理论上能够找到它的最小值：最小值点导数为0，所以需要找到所有导数为0的点，然后相互比较找到最小值。 神经网络中，意味着找到一组权重值，使损失函数最小。

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使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

shape(形状）代表的就是张量的一种属性，当然还有其他属性，比如数据类型等等” 再算子执行前面打断点，依次观察输入数据和输出数据的大小： (gdb) b 2124 Breakpoint 2 at 0x555555560ef8...可以看出一个简单的规律，就是前一级网络的输出size等于后一级网络的输入size. 对照网络，可以完全对应的上： 将shape打印出(由dims表示），可以看出和上图完全吻合。...从最后一层的模型看不出它的结构，实际上它是一个全连接层： 这一点可以通过芯原的模型转换工具的转换结果看出来，芯原的转换工具，可以将ONNX模型转换为芯原NPU吃的json文件模型，而netron是支持此类型的可视化输出的...---- lenet 模型都需要对吃进去的图像做数据归一化，libonnx实现也不例外 ---- 结束！ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作

ndim 属性查看数组的维度 print(x.ndim) # 1 print(X.ndim) # 2 shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数...10, 11, 12, 13, 14]]) ''' # [][]同样可以访问，但是 numpy 不建议这样写 print(X[0][0]) # 0 # 推荐写法如下，与 X[(0,0)] 等价 print...（切片的子数组通过引用与原数组建立联系，而不是创建新的数组） # 通过切片生成子数组 subX = X[:2, :3] print(subX) ''' array([[0, 1, 2],...], [ 10, 11, 12, 13, 14]]) ''' 如果我们需要创建一个与原数组不相关的子数组呢？...通过 reshape 函数修改数组的形状，需要注意调用 reshape 方法是没有改变原数组自身的。

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解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题

, 30) dtype=bool , None] 果然如此，总结一下问题的所在： Embedding层的输出会比输入多一维，但Embedding生成的mask的维度与输入一致。...可见，Embedding层的mask是记录了Embedding输入中非零元素的位置，并且传给后面的支持masking的层，在后面的层里起作用。...时，输入矩阵中的0会被mask掉，而这个mask的操作是体现在MySumLayer中的，将输入(3, 3, 5)与mask(3, 3, 5)逐元素相乘，再相加。...# index 1 0 0 1 0 0 0 1 2 0 1 2 0 0 1 2 3 1 2 3 0 1 2 3 1 2 3 4 至此，问题成功解决了。...以上这篇解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题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。

1.1K30

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

，使得最终形状和另一个数组吻合 在给出「广播机制」需要的严谨规则之前，我们先来看看几个简单例子。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...(3, 1) 回顾进行广播机制的两步 检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...因此它们形状兼容，两个数组的最终形状为 (max(1,3), max(3,1)) = (3, 3) 到此，a 和 b 被扩展成 (3, 3) 的数组，让我们看看 a + b 等于多少 c = a + b...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

，使得最终形状和另一个数组吻合 在给出「广播机制」需要的严谨规则之前，我们先来看看几个简单例子。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...(3, 1) 回顾进行广播机制的两步 检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...因此它们形状兼容，两个数组的最终形状为 (max(1,3), max(3,1)) = (3, 3) 到此，a 和 b 被扩展成 (3, 3) 的数组，让我们看看 a + b 等于多少 c = a + b...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

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盘一盘NumPy (下)

，使得最终形状和另一个数组吻合 在给出「广播机制」需要的严谨规则之前，我们先来看看几个简单例子。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...(3, 1) 回顾进行广播机制的两步 检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...因此它们形状兼容，两个数组的最终形状为 (max(1,3), max(3,1)) = (3, 3) 到此，a 和 b 被扩展成 (3, 3) 的数组，让我们看看 a + b 等于多少 c = a + b...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

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【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

，使得最终形状和另一个数组吻合 在给出「广播机制」需要的严谨规则之前，我们先来看看几个简单例子。...，即从两个形状元组最后一个元素，来看。 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。..., 1) 回顾进行广播机制的两步 检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...因此它们形状兼容，两个数组的最终形状为 (max(1,3), max(3,1)) = (3, 3) 到此，a 和 b 被扩展成 (3, 3) 的数组，让我们看看 a + b 等于多少 c = a + bprint...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

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卷积神经网络中的自我注意

为什么Self-Attention 这篇文章描述了CNN的自注意力。对于这种自注意力机制，它可以在而不增加计算成本的情况下增加感受野。 它是如何工作的 对前一隐含层的特征进行重塑，使之: ?...请注意，输出的通道数量与自关注的输入相同。 这是论文中的一张图，这些图将这些操作可视化了 ? 通常，我们设置：C * = C / 8。...作为最后一步，我们将输入特征x添加到输出的加权中（gamma是另一个可学习的标量参数）： ?...第17行：恢复特征的原始形状 此实现与本文中描述的算法有所不同（但等效），因为它将1x1卷积v（x）和h（x）组合在一起，并且调用为h（x）或“值”。组合的1x1转换层具有C个输入通道和C个输出通道。...此实现与本文中的算法等效，因为学习两个1x1转换层等效于学习一个具有兼容大小的转换层。 结果测试 通过在UNet块中替换conv层，我在UNet体系结构中使用了自注意力层。

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关于Keras Dense层整理

softmax，一般用在输出层; # ndim == 2,K.softmax(x),其实调用的是cntk，是一个模块; # ndim = 2,e = K.exp(x - K.max(x)),s...(*, 16) 的数组作为输入， # 其输出数组的尺寸为 (*, 32) # 在第一层之后，你就不再需要指定输入的尺寸了： model.add(Dense(32)) 注意在Sequential模型的第一层要定义...(512, activation= 'sigmoid', input_dim= 2, use_bias= True)) 这里定义了一个有512个神经元节点，使用sigmoid激活函数的神经层，此时输入形状参数为...input_shape：即张量的形状，从前往后对应由外向内的维度 例 [[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1） [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10...],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）, [1,2,3,4]这个张量的shape为（4，） input_dim：代表张量的维度，之前3个例子的input_dim分别为2,3,1。

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盘一盘NumPy (下)

，使得最终形状和另一个数组吻合 在给出「广播机制」需要的严谨规则之前，我们先来看看几个简单例子。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...(3, 1) 回顾进行广播机制的两步 检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。...因此它们形状兼容，两个数组的最终形状为 (max(1,3), max(3,1)) = (3, 3) 到此，a 和 b 被扩展成 (3, 3) 的数组，让我们看看 a + b 等于多少 c = a + b...元组最后一个都是 3，兼容；倒数第二个是 3 和 2，即不相等，也没有一个是 1，不兼容！a 和 b1 不能进行广播机制。

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pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser...维为1的维数，比如下面第一个，b.squeeze(2).size()，原始的b为上面的torch.Size([1, 3, 2])，第二维是2≠1，所以不压缩，尺寸保持不变；而若b.squeeze(0)....size()，则发现第一维为1，因此压缩为3×2的tensor b.squeeze(2).size() torch.Size([1, 3, 2]) b.squeeze(0).size()...torch.permute() 这个函数表示，将原始的tensor，按照自己期望的位置重新排序，例如原始tensor的第0、1、2维分别是1、3、2，那么当我执行permute(2, 0, 1)，则将第三维放在最前...，第一维放在中间，第二维放在最后，也就变成了2 * 1 * 3，注意这里表示的维数的index，而不是具体几维： b.permute(2, 0, 1).size() torch.Size([2,

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基于卷积神经网络的手写数字识别系统_python 卷积神经网络

那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。...实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。...图像是3维形状，这个形状中应该含有重要的空间信息。比如空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。...但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变。...当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。

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python 分水岭算法的实现

该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。...watershed from ..util import crop, regular_seeds def _validate_inputs(image, markers, mask):     """确保分水岭算法的所有输入都具有相同的形状和类型...is None:         if any([x % 2 == 0 for x in c_connectivity.shape]):             raise ValueError("Connectivity...该算法使用优先级队列来保存      像素，优先级队列的度量标准是像素值，其次是输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的      标记。    ...3)), ... indices=False) >>> markers = ndi.label(local_maxi)[0] 最后，我们对图像和标记运行分水岭： >>> labels = watershed

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