参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...4个学生，第3个班级的第6个学生的全部成绩 # indices的长度为采样样本的个数，每个元素为采样位置的坐标 s = tf.gather_nd(scores,indices = [(0,0),(2,4...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...中实现KNN算法 [8 7 5] [5 2 3] 三，矩阵运算 矩阵必须是二维的。...除了一些常用的运算外，大部分和矩阵有关的运算都在tf.linalg子包中。..., 4. ]], dtype=float32)> 四，广播机制 TensorFlow的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。
它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...3，Tensor的数据类型 dtype Tensor的数据类型dtype和numpy中的array的数据类型dtype几乎一一对应。...为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。在纯Python语言的实现中我们只能由一个机器同时完成上述计算。计算顺序可能是这样的。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask
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。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...例如，我们可以定义一个大小的张量[None，128]： ? 这意味着第一个维度可以是任意大小，并将在Session.run（）中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小： ?...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?
对于离散型随机变量X而言，若要掌握它的统计规律，则必须且只需知道X的所有可能可能取值以及取每一个可能值的概率。在概率论中，是通过分布律来表现的。其公式可以记为： ?...: return 1 正态分布 Normal Distribution 在连续型随机变量中，最重要的一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量。...这种随机变量往往近似地服从正态分布。这种现象就是中心极限定理的客观背景。 事实上，中心极限定理并非只有一个，在统计学中，常常把证明其极限分布为正态分布的定理都统称为中心极限定理。...中心极限定理对于统计学而言意义深远，因为要从一个总体中收集所有的数据是很难操作或者不可行的，而基于中心极限定理，我们可以从总体中获取数据的子集，然后对这个样本进行统计分析，以得到总体的结论。...从随机变量的角度来讲，我们要考虑的随机变量可以表示为很多个独立的随机变量之和。例如在物理实验中，测量误差是由许多观察不到的微小误差合成的，它们往往近似地服从正态分布。
它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
在实验中，研究人员证明了该方法在未经大量优化的情况下达到了可以和 TensorFlow 相媲美的表现。目前，该项目已经开源。...背景：随机计算图 随机计算图通过允许节点代表随机变量，和定义损失函数为叶子结点在全图中随机选择的预测值之和，扩展了 TensorFlow 和 Theano 这些系统的计算图。...Certigrad 允许用户从该项目提供的基元中构建随机计算图。创造这一系统的主要目的是找到一个能够描述随机计算图，并运行随机算法（随机反向传播）的程序。同时期望对参数损失函数梯度进行采样。...#L13-L25 通俗地说，它表示：对于任何随机计算图，backprop 计算了张量的向量，如此，每一个向量元素都是一个随机变量，这个随机变量等同于关于此参数的图的期望损失梯度。...但在新方法中，定理证明器知道如何使用数学方法，包括相关的梯度规则和张量的代数性质，它可以帮助推导出新算子的梯度。 合成的可能性不仅仅是简单的自动化代数推导。
摘要 本篇笔记主要记录基于恩智浦MPC5744P的电机FOC控制中电流的采样。。 准备工作 安装S32DS for PA, 因为我们在S32DS下开发MPC5744P。...CTU事件触发ADC电流采样，在CTU的中断中去获取电流的ADC值，经过滤波后就可以做电流算法的闭环控制，这个芯片的ADC 有两种模式。...CTU操作的模式有触发模式和顺序模式。我们采用触发模式。 这里需要注意的是CTU的FIFO是不同的，0和1用来做快速采样，而2和3用来配置作为低速采样。...配置和开发 在S32DS开发环境中配置CTU和ADC， ADC配置 更多参数的配置请参考收据手册，这个需要认真阅读手册配置，可以参考例程。...但在电机控制中，为了达到同步和快速的电流采样，都是用触发同步采样，提供给算法实施闭环控制。有兴趣的可以多研究研究。
作者：十方 推荐模型中双塔模型早已经普及.一个塔学用户表达.一个塔学item表达.很多双塔模型用各种各样的in-batch负采样策略.十方也是如此.往往使用比较大的batchsize,效果会比较好,但是由于内存限制...接下来就要说到cross-batch negative sampling，这个方法可以解决in-batch负采样中，存在batch size受到gpu显存大小，从而影响模型效果。...在训练过程中，我们往往认为过去训练过的mini-batches是无用废弃的，论文中则认为这些信息可以反复利用在当前负采样中因为encoder逐渐趋于稳定。...但是用历史的embedding会给梯度带来偏差，论文有证明这个偏差影响是很小的: 考虑到训练前期embedding波动较大，在warm up过程中先使用简单的in-batch内负采样,然后使用一个FIFO...CBNS的softmax如下式所示: 在每次迭代结束，都会把当前mini-batch的embedding和采样概率加入memory bank.在下次训练过程中,除了使用batch内负样本,同时也会从
论文描述了一种简单、低级的方法，用于将概率编程嵌入到深度学习生态系统中。 ? 该研究将概率编程提取为一种单一的抽象——随机变量（random variable）。...在这篇论文中，我们描述了一种在深度学习生态系统中嵌入概率编程的简单方法; 我们的实现基于TensorFlow和Python，名为Edward2。...此外，Edward随机变量增加了TensorFlow操作的计算图：每个随机变量x与图中的张量x∗∼p(x)相关联。 图1描述了一个示例：一个Beta-Bernoulli模型 ?...图1：Beta-Bernoulli program 重要的是，所有的分布——不管下游用什么——都是作为概率程序编写的。 图2描述了一个隐式变分程序，即允许采样但可能不具有易于处理的密度的变分分布。...目前，我们正在推进这种设计，作为生成模型和贝叶斯神经网络基础研究的一个阶段。此外，我们的实验依赖于数据并行性以得到大幅的加速加速。
1986年1月28日，美国挑战者号航天飞机的第25次飞行中，由于O形圈故障，挑战者号的两个固体火箭助推器中的一个爆炸了。...由于这两个参数都可以是正的或负的，没有特定的边界或大小的偏差，我们可以将它们建模为高斯分布随机变量： ?...请注意，我们在第8行得到p(t)的实际值0或1，其中我们使用先前在第6行和第7行中采样的α和β值对概率函数进行采样。...另外，请注意evaluate()辅助函数允许我们无缝地在图形和eager模式之间转换，同时将张量值转换为numpy。...为了将温度t、失效概率p(t)与我们的观测数据联系起来，我们可以使用带参数p(t)的伯努利随机变量。 注意，通常，Ber(p)是随机变量，其值为1的概率为p，其余情况下为0。
研究人员可以利用TFQ 在单个计算图中构建量子数据集、量子模型以及作为张量的经典控制参数。引发经典概率事件的量子测量的结果可由TensorFlow Ops 获得。...准备一个量子数据集 量子数据作为张量（多维数组）来加载。每个量子数据张量都指定为用Cirq编写的量子电路。...这个电路可实时生成量子数据， 张量由TensorFlow在量子计算机上执行，用来生成量子数据集。 2....样本或平均值 量子态的测量需要以样本的形式，从经典随机变量中提取经典信息。来自该随机变量值的分布，通常取决于量子态本身以及所测得的可观测值。...由于许多变分算法依赖于测量值的平均值（也称为期望值），因此TFQ提供了在涉及步骤(1)和(2)的多次运行中求平均值的方法。 4.
在这里提一下，想上Edward之前先看看自己的Tensorflow的版本，Tensorflow作为一个日新月异的深度学习框架，肯定有不少人表示——给老子上最新的！ 所以。。。你们就要GG了。。。...先科普一个常识，张量，就是Tensor，就是Tensorflow的那个Tensor，也就是多维数组。 另外，每个随机变量 ? 与张量 ? 相关联，其表示单个样本 ?...方法，例如以计算对数密度和该关联将随机变量嵌入到计算图形中，其中节点表示张量和边际上的操作，表示张量在它们之间通信的符号框架。...这使得很容易组成具有复杂确定性结构的随机变量，比如说深层神经网络，一组不同的数学运算以及在同一框架上构建的第三方库。噢对了，这种的设计还能使随机变量的组合能够捕获复杂的随机结构。 举个例子： ?...随机变量 ? 是50维的，由随机张量 ? 参数化。 获取对象运行图形：它从生成过程模拟并输出50个元素的二进制向量。 现在来实操一番： ? 当然了，安装的方法也是熟悉的味道。。
v=Bb1_zlrjo1c）以重建测量中的融合等离子体。 TensorFlow Probability 可以解决这些问题。...谷歌的机器学习概率工具为 TensorFlow 生态系统中的概率推理和统计分析提供模块抽象。 ? TensorFlow Probability 的结构示意图。...第 3 层：概率推断 马尔可夫链蒙特卡罗方法（tfp.mcmc）：通过采样近似积分的算法。...模型会回归这些输入，假设潜在的随机变量，并返回课程评估评分的分布。在此输出上运行的 TensorFlow 会话将返回 yigediedai 一个迭代的评分。...该函数返回具有批大小 10 的形状的输出张量。张量的每一行代表每个数据点属于 10 个类别之一的 logits（无约束概率值）。
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
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