image.png 张量就是流动的概念 image.png 张量的维度 阶 image.png numpy中的介绍 image.png image.png ...
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？...所以，张量(Tensor)是什么，而且为什么会流动(Flow)？ 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。...2维张量 2维张量称为矩阵 3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 彩色图片(RGB) 让我们先来看看tensor（张量）是什么？ 张量=容器 张量是现代机器学习的基础。...之前我们提到过，一张图片有三个参数：高度、宽度和颜色深度。一张图片是3D张量，一个图片集则是4D，第四维是样本大小。...如果你不能很好地对数据做这些预处理，那么你几乎做不了任何有意义的事。 结论：好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。 学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。
问题 在日常用 tensorflow 进行编程的时候，我经常会纳罕一个问题： 明明 manual里面 白纸黑字地注明了 某个参数项 的 输入 必须是 tensor型，可是 非tensor型 的数据...b) sess = tf.InteractiveSession() print c.eval() 照样打印出一样的结果来： 200 但是 manual 里面已经写明了 tf.multiply函数 的 参数项输入...必须要是 tensor型 的： ?...---- 原因 仔细查看 tensorflow 官网 的 api manual，页首经常会有这个 提示 ： ?...这句话的，此类接口在源码中，都有对 input 先进行 tf.convert_to_tensor 的 预处理 。所以当 非tensor型 数据 输入时，当然就 不会报错 啦～ ---- ----
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？...所以，张量(Tensor)是什么，而且为什么会流动(Flow)？ 目录 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。...之前我们提到过，一张图片有三个参数：高度、宽度和颜色深度。一张图片是3D张量，一个图片集则是4D，第四维是样本大小。...即便如此，这个数据集仍可以当做一个优秀的校验基准，用来测试新的机器学习算法应用，或是用来自己做实验。...如果你不能很好地对数据做这些预处理，那么你几乎做不了任何有意义的事。 结论 好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。
看了Alex写的论文，里面介绍了LRN，稀里糊涂的，第一遍根本没看懂，于是我就想，先看看tensorflow怎么做的LRN吧，然后我就看明白了，但我貌似讲不太明白。。。。首先，公式是这样的： ?...LRN 其次，官方API的介绍是这样的： sqr_sum[a, b, c, d] = sum(input[a,b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1]...= input / (bias +alpha * sqr_sum) ** beta 以alexnet的论文为例，输入暂且定为 [batch_size, 224, 224, 96]，这里224×224是图片的大小...不得不说，上面一段解释太差强人意了，貌似还不太对，于是我又思考了一下，从新解释，顺便给出一个小程序以验证，程序如下： import numpy as npimport tensorflow as tf...，S的shape是[2, 2]，然后A除以S，如下 A = [[2, 2], S = [[12, 12], [2, 2]] [12, 12]] O = A/S =
TFQ 简介 TensorFlow Quantum（TFQ）是谷歌在 2020 年 3 月 9 日宣布推出一个用于量子机器学习的 Python 框架，它能够将机器学习和量子计算结合在一起。...编码器电路连接到变分电路，后者由其可学习参数定义。在学习过程中更新的部分即为电路的参数化部分。 3....3.1.1 Cirq 和参数化量子电路 Cirq 是 Google 用于量子计算的 Python 库，使用的是 SymPy 符号来表示自由参数。...在 TFQ 中，用于计算期望值的最高级别接口是tfq.layer.Expectation层，它是层级中最简单的表示形式，相当于在多个层上模拟参数化电路。...如果你不太关心参数值，则可以使用tfq:desired_values检查上面的输出： model([datapoint_circuits, commands]) <tf.Tensor: shape=(
进行切片、索引；可以对这些Tensor做各种运算，例如：加减乘除、地板除、布尔运算。...model.evaluate(ds, steps=30) # 预测 result = model.predict(data, batch_size=50) print(result[0]) 函数式构建： inputs = tf.keras.Input.../logs') ] model.fit(ds, epochs=5, callbacks=callbacks, validation_data=val_dataset) 如果安装的是gpu版本的TensorFlow...比如Adm等优化器可以直接调用，然后配置所需要的参数即可。...wrappers: tf.keras.wrappers 是一个 Keras 模型的包装器，当需要进行跨框架迁移时，可以使用该API接口提供与其他框架的兼容性。
首先无论是 i 指针往右移动还是 j 指针往左移动都会导致 w 变小，所以想要能够枚举到更大的面积，我们应该让 h 在指针移动后变大。...不妨假设当前情况是 height[i] < heigth[j]（此时矩形的高度为 height[i]），然后分情况讨论： 让 i 和 j 两者高度小的指针移动，即 i 往右移动： 移动后，i 指针对应的高度变小...复杂度为 空间复杂度： 最后 这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.11 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题
Tensorflow2.0正式版终于发布了，对习惯了keras的朋友们来说恐怕早就开始用测试版了，而对于像我这种一直使用1.x的人来说2.0正式版简直就是灾难，原因就在于2.0并不向下兼容1.x，只是给了一个转换程序而已...序列形式看似简单，实则死板，对于构建复杂模型不够直观，而“类”形式是能够比较直观的构建复杂模型的，但是正如官网介绍的那样，这东西是给高手用的既然是高手自然要复杂很多，我试着写了一个随随便便一百多行，而且不少东西相互穿插...另一个则是用tf.keras.Input函数作为模型的输入且在该函数里说明输入tensor的shape，再直接构建模型其余部分然后用函数 model=tf.keras.Model(inputs, outputs...另一种则是异常复杂的方式，也就是官网提供的给高手用的方式，这种写法要利用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 这个函数把数据先整理成一个迭代器并且洗牌和设定批量大小然后使用循环依次提取来训练模型...最后总结一下，最好用的构建模型的方式是用tf.keras.Input函数和 model=tf.keras.Model(inputs, outputs,name='mymodel') 函数直接构建网络，而训练部分如果没有特殊需求还是用
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP
因此若您使用的深度学习框架是TensorFlow，而且是2.0版本，那么你就不可能不使用tensorflow.keras。...下面将介绍TensorFlow2.0中的激活函数及它们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中部分激活函数： ?...Model 对于实例化Model有下面两种方法 (1).使用keras.Model API import tensorflow as tf inputs = tf.keras.Input(shape=(...对于Input函数，它有如下参数 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None,...中高级API Keras是如何使用的，我们可以看到Keras真的是无处不在，如果你想学好TensorFlow2.0，那么你必须掌握好Kears。
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵...R：R矩阵是User-Item矩阵，由P*Q得来 见下图： ?...Tensorflow实现 下载ml-100k 数据集 !wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip !...n_item: int, dim=100, l2=1e-6) -> tf.keras.Model: l2 = tf.keras.regularizers.l2(l2) user_id = tf.keras.Input...tf.keras.layers.Embedding(n_user, dim, embeddings_regularizer=l2)(user_id) # (None,dim) item_id = tf.keras.Input
我这里先把拿到的代码跑了下，不过数据集是 cifar10，val_acc = 0.97，我觉得还是很稳的，目前正在跑 cifar100，不过代码是 Pytorch 版本的，后续需要迁移到 Tensorflow...训练的时候采用 180 x 180 x 3 其中 NASNetMobile 特殊一些，需要 resize 成 224 x 224 x 3 第一阶段，我们利用在 ImageNet 上做过预训练的模型来做...tensor which # is not supported by `imgaug`....fine_tune_at` layer for layer in base_model.layers[:fine_tune_at]: layer.trainable = False inputs = tf.keras.Input...这个参数我们需要看情况而定，还有就是加载模型的地址不要搞错。
笔者已经阅读并了解了一些其他框架，但是在对TFQ进行研究之后，不可否认TFQ是最好的。 一起了解如何使用TFQ设计量子神经网络。 如何在参数化量子电路上进行机器学习？...他说，“需要注意的是，时空体中打印这种单位运算或随机旋转是一种连续的参数化旋转，模仿了经典电路，比如深度神经网络中将输入映射到输出。” 这就是量子神经网络的原理。...但是如何创建这些参数化的量子电路呢？ 开发混合量子模型的第一步是能够利用量子运算。为此，TFQ依赖于Cirq（一个近期计算机上实现量子电路的开源平台）。...量子数据集为非参数化 cirq.Circuit 对象被应用于计算机图表使用 tfq.convert_to_tensor 步骤2: 评估量子神经网络模型:这一步中，研究人员可以使用Cirq制作量子神经网络的原型...为支持梯度下降，向TensorFlow反向传播机制公开量子操作的导数，通过 tfq.differentiators.Differentiatorinterface 混合量子-经典反向传播，量子和经典模型参数都可以针对量子数据进行优化
自定义 评估方法 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....'), tf.keras.layers.Dense(10), tf.keras.layers.Softmax() ]) Functional API 可以表示更复杂的模型 inp = tf.keras.Input...自定义 layer 继承 tf.keras.layers.Layer，重写 __init__ 、 build 和 call 三个方法 import tensorflow as tf # 实现一个 线性...__init__() self.units = units def build(self, input_shape): # input_shape 是一个tensor...# input_shape 是第一次运行 call() 时参数inputs的形状 # 第一次使用该层的时候，调用build self.w = self.add_weight
❈— 目录： Tensorflow在Windows10的安装 Tensorflow，那么什么是Tensor？ 为什么Tensorflow那么受欢迎？ CNTK分析。...Tensorflow，那么什么是Tensor？ tensor的对应到中文的解释是张量。为什么要讲tensor，主要就是鼎鼎大名的keras默认使用Tensorflow作为后端来进行张量的操作。...而且tensor这个概念属于一种底层概念，如果一个做Deep Learning的人没有办法理解tensor，那么其使用Deep Learning的技巧和创新性也十分有限。...要说做DL的人最火大什么，无非就是各种细节上的纠结和各种求导，这个Theano做的也不错。...Tensorflow的TensorBoard，将网络结构和训练过程进行可视化，经常为了等编译，然后去冲一杯咖啡，路上碰上老板还是同学什么的，侃大山侃完，回来——还没做好。
使用TensorFlow数据集SubwordTextEncoder构建标记生成器（将文本映射到ID和ID到文本）。...请注意，当使用带有Functional API的Model子类时，输入必须保存为单个参数，因此我们必须将查询，键和值包装为字典。 然后输入通过密集层并分成多个头。...该求和的输出是编码器层的输入。 编码器的输出是解码器的输入。...请注意，我们通常不会在推理期间应用dropout，但是我们没有为模型指定训练参数。...https://medium.com/tensorflow/a-transformer-chatbot-tutorial-with-tensorflow-2-0-88bf59e66fe2
静态图的网络定义都是声明式的，而动态图可以随意的调用函数（if，for，list 什么的随便用），两者的差距不是一点点。...，所以可以让这些子模型共享某些层的参数（知乎看山杯我就用了这个策略。...TensorFlow 是 Make It Complicated ，TensorFlow+Keras 是 Make It Complicated And Hide It。...当存在多种可能，不要尝试去猜测 而是尽量找一种，最好是唯一一种直观易懂的实现方案 虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父 做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做 如果你很难向人描述你的实现，...PyTorch 可以解放你的想法，用 tensor 的思维思考代码，一切操作皆 tensor，一切 tensor 能做的，PyTorch 都能做到，而且做的像操作 tensor 一样。
但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。.../c_1091021863043624960 Github 项目地址：https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese 该教程是...该中文教程当前目录 以下是作者整理的「Keras 快速入门」教程内容。 Keras 快速入门 Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。...此参数是一个名称或可调用对象，默认为 "Glorot uniform" 初始化器。...input_x = tf.keras.Input(shape=(72,)) hidden1 = layers.Dense(32, activation='relu')(input_x) hidden2
正确地做这个步骤需要做数周的EDA。幸运的是，神经网络擅长的是寻找相互作用!诀窍是确保模型确实寻找它们，这将是以后的重点。 概念 神经网络采用一组输入特征，并在它们之间创建相互作用，以最好地预测输出。...在创建TensorFlow数据集时，我们还必须将它们定义为输出特征。请注意，我们通过在末尾添加“ _out”来重命名每个特征，以免TensorFlow被重复的名称弄糊涂。...对于Dimensions参数，我选择遵循默认特征规则。...在进入最终功能之前，让我们定义将要输入的每个参数。以上大多数参数已在上面进行了描述，或对于所有TensorFlow模型都是典型的。...例如，patience 参数，当指定时间段内验证准确性没有提高时，可使用该参数停止训练模型。
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