python计算tf_tf python_python tf - 腾讯云开发者社区

简介：前文python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用讲到可以自定义Idf文档，所以来处理处理。算法已经有现成，本文讲解基本原理及其使用。...参考链接： sklearn-TfidfVectorizer 计算过程详解百度百科-tf-idf CountVectorize和TfidVectorizer实例及参数详解 1、TF-IDF算法的基本讲解...计算方法：通过将局部分量（词频）与全局分量（逆文档频率）相乘来计算tf-idf，并将所得文档标准化为单位长度。文件中的文档中的非标准权重的公式，如图： ?...，一是tf使用的是词频，并不是频率；二是idf计算有两种方法，第二种比较平滑。...# use_idf 默认为True，权值是tf*idf，如果设为False，将不使用idf，就是只使用tf，相当于CountVectorizer了 # smooth_idf 选择是否平滑计算Idf

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TensorFlow发布重要更新AutoGraph，自动将Python转化为TF计算图

尤其是在一些涉及更复杂模型场景中，例如使用 if 和 while 等 Python 语句，或使用 print() 与接受结构化输入等，它们都会引起我们对计算图的困惑。...* (tf.abs(a) - delta / 2) return loss 使用 Eager Execution，这只是「正确运行」而已，但是此类操作可能会比较慢，因为 Python 解释器众所周知在实现地比较慢...当转换完成后，这个片段的 Python assert 使用合适的 tf.Assert 将其转换为 TensorFlow 计算图。 def f(x): assert x !...AutoGraph 和 Eager Execution 虽然使用 Eager Execution，你也能通过 tf.contrib.eager.defun 对部分代码根据计算图执行。...但这需要你使用 tf.cond() 这样计算图类的 TensorFlow ops。未来，AutoGraph 将无缝与 defun 融合，让你用简单的 eager-style Python 编写图代码。

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tf.python_io.TFRecordWriter()

参数:record: str原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.8/api_docs/python/tf/python_io/TFRecordWriter

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使用scikit-learn计算文本TF-IDF值

计算方法如下面公式所示。 ? formula1.png 其中，式中tfidfi,j 表示词频tfi,j和倒文本词频idfi的乘积。TF-IDF值越大表示该特征词对这个文本的重要性越大。...TF（Term Frequency）表示某个关键词在整篇文章中出现的频率。 IDF（InversDocument Frequency）表示计算倒文本频率。...下面公式是TF词频的计算公式： ? 其中，ni,j为特征词ti在文本dj中出现的次数，是文本dj中所有特征词的个数。计算的结果即为某个特征词的词频。下面公式是IDF的计算公式： ?...3 计算TF-IDF值根据公式：TF-IDF = 词频 * 逆文档频率 TF-IDF(中国) = 0.01 * 1 = 0.01 TF-IDF(石油) = 0.01 * 1.221 = 0.01221...TF-IDF(开采) = 0.02 * 1.7 = 0.0034 TF-IDF(的) = 0.05 * 0 = 0 通过计算结果可以发现，如果只选取一个关键词，则整篇文章是关于“开采”的；如果选取两个关键词

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tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。...下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation...（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 ...（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包含不稳定和实验代码，有可能以后API会改变

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TF-IDF算法（2）—python实现

参加完数模之后休息了几天，今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍，在此不再赘述。...今天主要是通过python，结合sklearn库实现该算法，并通过k-means算法实现简单的文档聚类。...三 python实现TF-IDF算法　　之前用的是python3.4，但由于不可抗的原因，又投入了2.7的怀抱，在这里编写一段代码，简单的实现TF-IDF算法。...大致的实现过程是读入一个测试文档，计算出文档中出现的词的tfidf值，并保存在另一个文档中。...权值 transformer = TfidfTransformer() #计算出tf-idf(第一个fit_transform),并将其转换为tf-idf矩阵(第二个fit_transformer) tfidf

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tf35：tf.estimator

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API，可快速训练和评估各种传统机器学习模型...import os from six.moves.urllib.request import urlopen import numpy as np import tensorflow as tf #...training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=IRIS_TRAINING,...target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header...classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,

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tf45：tensorflow计算图是如何做的？

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP

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tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】...()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...seed: 一个Python整数，用于创建分布的随机种子。See tf.compat.v1.set_random_seedfor behavior....除了numpy中的数组，python内建的list（列表）、tuple（元组）也可以使用。...matrix1,matrix2) 因为 product 不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用 Session 来激活 product 并得到计算结果.

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tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。...tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() print...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess...()没有这个默认，因此用eval()启动计算时需要指明session。

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tf.reverse()和tf.transpose()

一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数：tensor: 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8...(A,perm=[0,2,1,3])Y = tf.reverse(X,axis=[1]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A)...])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("original:") print(A) print("transpose...,[0,2,1])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("A[1][1][0]:") print(A[1][1][0...(A,[0,2,1,3])Y=tf.transpose(A,[1,0,3,2]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A) print

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tf.maximum和tf.minimum

tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。参数: x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en

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tf.matmul() 和tf.multiply()

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64...transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 ...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 ...#注意这里x,y必须要有相同的数据类型，不然就会因为数据类型不匹配报错 z=tf.multiply(x,y) #两个数相乘 x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) #注意这里...注意：在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。

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Github 项目推荐 | 用 tf * idf 计算文本之间的相似度

该库是具有 tf * idf 权重的 Ruby 向量空间模型（VSM），它能够用 tf * idf 计算文本之间的相似度。...Github： https://github.com/jpmckinney/tf-idf-similarity 用法 require 'matrix' require 'tf-idf-similarity...document2, document3] 使用 Term Frequency-Inverse Document Frequency 函数创建文档项矩阵： https://en.wikipedia.org/wiki/Tf...model.similarity_matrix 查找矩阵中两个文档的相似度： matrix[model.document_index(document1), model.document_index(document2)] 打印文档中术语的 tf...Document.new(text, :term_counts => term_counts, :size => size 详细信息请参阅文档： https://www.rubydoc.info/gems/tf-idf-similarity

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tf.nn.*()函数and tf.add()函数

，可以轻松的实现交叉熵的计算。...，但是它对交叉熵的计算方式进行了优化，使得结果不至于溢出。...:\n',E1) # 按计算公式计算的结果 sess = tf.Session() y = np.array(y).astype(np.float64) # labels是float64的数据类型...E2 = sess.run(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)) print('tf计算的结果:\n',E2...logits=logits)) print('按计算公式计算的结果:\n', E1) # 按计算公式计算的结果 print('tf计算的结果:\n', E2) # 输出的E1，E2结果相同 ?

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TF-char4-TF2基本语法

# python形式 b = tf.constant(2.0) # 这才是TF形式 c = tf.constant([1,2.0,3.7]) tf.is_true(b) # True 返回值中几个具体信息...tf.constant([True, False]) # tf中布尔类型和Python的中布尔类型是不等同的 b = tf.constant(True) b == True # 结果是False...]) tf.cast(a, tf.bool) # 1,0 待优化张量有些张量是需要计算梯度，因此产生了需要计算待优化的张量，专门用来支持梯度信息的记录，使用的函数是tf.Variable。...tf.Variable类型在普通的张量类型基础上添加了name 、trainable等属性来支持计算的构建。梯度的计算会消耗大量的资源，且会自动更新相关参数。...创建张量从Numpy、List对象创建 numpy中的array数组和Python中的list都可以直接用来创建张量，通过tf.convert_to_tensor import tensorflow

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TF-char5-TF2高级操作

x=tf.ones([2,3]) tf.norm(x,ord=1) tf.norm(x,ord=2) tf.norm(x,ord=np.inf) # 无穷最大/最小、均值、和函数作用 tf.reduce_max...最大 tf.reduce_min 最小 tf.reduce.mean 均值 tf.reduce_sum 和上述的函数都可以指定axis；如果不指定，tf.reduce_....tf.tile()函数实现长度为1的维度复制的功能；tf.tile() 函数可以在任意维度将数据重复复制多份 x = tf.random.normal([4,32,32,3]) tf.tile(x,...[2,3,3,1]) 数据限幅 tf.maximum()实现下限幅 tf.minimum()实现上限幅 tf.clip_by_vlaue实现双边限幅 x = tf.range(9) tf.maximum...((x, y)) 随机散打通过函数Dataset.shuffle(buffer_size)来实现，buffer_size指定缓冲池的大小，一般设置成一个较大的数字批训练一般在网络的计算过程中会同时计算多个样本

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tf.math.abs或tf.abs

tf.math.abs( x, name=None)计算张量的绝对值。给定一个整数或浮点值的张量，这个操作返回一个相同类型的张量，其中每个元素都包含输入中相应元素的绝对值。...绝对值计算为?。...例如:x = tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]])tf.abs(x) # [5.25594902, 6.60492229]参数:x: 一个类型为...如果x是稀疏张量，返回SparseTensor(x.indices,tf.math.abs (x.value,…),x.dense_shape)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/abs

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tf.math.pow或tf.pow

计算一个值对另一个值的幂。别名:tf.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v1.math.powtf.compat.v1.powtf.compat.v2.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v2.math.powtf.compat.v2.powtf.math.powtf.powtf.math.pow( x, y, name=None)给定一个张量...x和一个张量y，这个操作计算x和y中对应的元素的?。...例如:x = tf.constant([[2, 2], [3, 3]])y = tf.constant([[8, 16], [2, 3]])tf.pow(x, y) # [[256, 65536],

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tf.variable和tf.get_Variable以及tf.name_scope和tf.variable_scope的区别

==因此，tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现：== ---- 一...、tf.Variable(),tf.get_variable()的作用与区别： tf.Variable()和tf.get_variable()都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式...二、tf.name_scope()与tf.variable_scope()的作用与区别： tf.name_scope():主要用于管理一个图里面的各种op，返回的是一个以scope_name命名的context...import tensorflow as tf with tf.name_scope('name_scope_x'): var1 = tf.get_variable(name='var1',...shape=[1], dtype=tf.float32) var3 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)

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文本挖掘（二）python 基于scikit-learn计算TF-IDF

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