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。...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...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...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。
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。...在旧版本中Variable和Tensor的区别在于，Variable可以进行误差的反向传播，而Tensor不可以。 ? Variable默认的requires_grad也是False。...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
TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...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。...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。...不过Tensor中的字符串数据类型只能为np.string即字节byte类型，不能为"Unicode" ? ? ? ? 三 计算图算法语言 计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。...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。
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： ?
问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。...（Reflect） 此模式创建“Reflect”并按已知值的相反顺序填充空值。
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。
然而图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果。所以要将一张图片还原成一个三维矩阵，需要解码过程。tensorflow提供了jpeg和png格式图像的编码/解码的函数。...如果原始图像的尺寸大于目标# 图像，那么这个函数会自动截取原始图像中的部分。如果目标图像# 大于原始图像，这个函数会自动在原始图像的四周填充全0背景。...tensorflow也提供了tf.image.crop_to_bounding_box函数和tf.image.pad_to_bounding_box函数来剪切或者填充给定区域的图像。...图像翻转tensorflow提供了一些函数来支持对图像的翻转。以下代码实现了将图像上下翻转、左右翻转以及沿对角线翻转的功能。...虽然这个问题可以通过收集更多的训练数据来解决，但是通过随机翻转识别训练图像的方式可以在零成本的情况下很大程度地缓解该问题。所以随机翻转训练图像时一种很常用的图像预处理方式。
然而图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果。所以要将一张图片还原成一个三维矩阵，需要解码过程。tensorflow提供了jpeg和png格式图像的编码/解码的函数。...tensorflow还提供了 # tf.image.decode_png 函数对png格式的图像进行解码。解码之后的结果为一个 # 张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。...如果原始图像的尺寸大于目标# 图像，那么这个函数会自动截取原始图像中的部分。如果目标图像# 大于原始图像，这个函数会自动在原始图像的四周填充全0背景。...tensorflow也提供了tf.image.crop_to_bounding_box函数和tf.image.pad_to_bounding_box函数来剪切或者填充给定区域的图像。...虽然这个问题可以通过收集更多的训练数据来解决，但是通过随机翻转识别训练图像的方式可以在零成本的情况下很大程度地缓解该问题。所以随机翻转训练图像时一种很常用的图像预处理方式。
卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。 为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...根据滤波器的大小，输出的高度和宽度尺寸也会发生变化，但是我们将在以后的文章中讨论这些细节。
尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...2、转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。...可以直接使用官方提供的torchaudio包 torchaudio 实现了TimeStrech, TimeMasking 和FrequencyMasking.三种方式，我们看看官方给的代码 TimeStrech
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...转换直接在 GPU 上进行，因此在原始转换速度和设备内存放置方面都会更快。 首先加载由 kapre 库提供的音频层。
让我们从一维案例开始： 连续一维卷积 离散一维卷积 换句话说：取两个信号，保留一个然后围绕坐标轴翻转另一个信号。将固定信号上的翻转信号从负无穷移动到正无穷（或直到信号的所有非零部分都已重叠）。...这由不同的符号表示： TensorFlow 和 PyTorch 实际上是在计算输入信号和可学习卷积核的互相关，而不是卷积本身。由于卷积核是由网络学习的，因此卷积核是否翻转并不重要。...图像的二维 DFT 和频域滤波 我们已经讨论了一些基本信号，现在让我们研究真实图像的 2D DFT。 频谱的中心代表零频率，也称为偏移。离中心越远，输入中的频率分量就越高。...TensorFlow 中的实现 上面介绍了使用离散傅里叶变换实现线性卷积的理论知识。...输入未填充的信号并将 fft_length 设置为大于输入长度的值。这会自动用零填充信号。 提示：TensorFlow 的 rfft2d 实现在输入的最后两个维度上计算 FFT。
对于视频默认水平翻转（即网络摄像头）的视频，这应该设置为true，并且你希望姿势以正确的方向返回。 输出步幅 - 必须为32,16或8.默认为16.在内部，此参数会影响神经网络中图层的高度和宽度。...我们将在一分钟内讨论它们各自的含义，但现在下面的插图以高级方式捕获每个姿态关键点与一个热图张量和一个偏移矢量张量的关联。 ?...PoseNet返回的17个姿态关键点中的每一个都与一个热图张量和一个偏移矢量张量相关联，用于确定关键点的确切位置。 这两个输出都是具有高度和宽度的3D张量，我们将其称为分辨率。...heatmapPositions = scores.argmax(y, x) 每个零件的偏移矢量通过从该零件的热图中对应于x和y索引的偏移量中获取x和y来检索。...，将每个零件的热图x和y乘以输出步幅，然后将其添加到它们对应的偏移向量中，该向量与原始图像具有相同的比例。
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...首先引入张量的阶。 ---- 张量的阶（Rank）、轴（Axis）和形状（Shape） 张量的阶 张量的阶是指张量中的维数。假设我们有一个二阶张量。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...这只是张量重塑的一个简单介绍。在以后的文章中，我们将更详细地介绍这个概念。 总结 本文介绍了张量。我们现在应该很好地理解了张量和用来描述它们的术语，比如阶、轴和形状。
同样重要的是要指出，只要创建一个张量，TensorFlow就不会对计算图添加任何东西。 TensorFlow只有在创建可用的张量之后才能做到这一点。 有关更多信息，请参阅下一节变量和占位符。...这里我们将介绍在TensorFlow中创建张量的主要方法： 1. Fixed tensors: 创建零填充张量。...使用以下内容： zero_tsr = tf.zeros([row_dim, col_dim]) 创建1填充的张量。...使用以下内容： ones_tsr = tf.ones([row_dim, col_dim]) 创建一个常量填充的张量。...How it works...： 将变量初始化为零张量的计算图如下所示： ? 在图1中，我们可以看到，只有一个变量，初始化为全零，计算图表的详细信息。
两个神经元，即depth=2，意味着两个滤波器 窗口每次移动两个步长，取3*3的局部数据，即stride=2 填充zero_padding=1 针对上面的动态卷积图的理解： 左边是输入（7*7*3中，7...表示 I 层中对于J层中的?号节点重要性最高的前?...离散卷积 在信号处理领域，使用的比较多的是离散卷积运算 卷：翻转平移 积：积分运算 比如g(x)经过翻转变成g(-x)再平移变成g(k-x) 离散卷积的累加运算 (f * g)(n)=\sum...为了让输出O的高宽能够与输入X的相等，一般通过在原输入X的高和宽维度上面进行填充(Padding)若干无效元素操作，得到增大的输入X′。 ? ? ?...返回待优化的张量列表 layer.trainable_variables # 查看卷积核张量W和偏置张量b LeNet-5实战 创建卷积层 from tensorflow.keras import Sequential
二者的主要区别 tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义...返回：Tensor 类型 placeholder（type,strucuct…)是tensorflow中又一保存数据的利器，它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow...中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。...它在使用的时候和前面的variable不同的是在session运行阶段，需要给placeholder提供数据，利用feed_dict的字典结构给placeholdr变量“喂数据”。...举个栗子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on @author: """ import tensorflow as tf a=tf.placeholder
TensorFlow提供提供了42个图像处理相关的函数，主要涉及解码编码，简单的图像几何变换等等。比较有特点的一个方面是有很多随机性的操作，主要增加模型的泛化能力。...原地址：Module: tf.image 定义在：tensorflow/python/ops/image_ops.py 图像处理和解码操作。 查看TensorFlow Images指南。....): 从指定的位置提取指定尺寸的区域，如果超过了原图像的尺寸，将随机填充。 flip_left_right(...): 水平翻转图像 。 flip_up_down(...): 上下翻转图像。....): 补零，将图像填充到指定的宽高。 per_image_standardization(...): 图像标准化（不是归一化）。....): 计算一个图像或多个图像的总体变动（输入图像中相邻像素值的绝对差异） transpose_image(...): 交换图像的第一维和第二维（输入要求是3D，没有batch，也就是宽和高的变换）
图片随着AI生态和各种神经网络工具库（Keras、Tensorflow 和 Pytorch 等）的发展，搭建神经网络拟合数据变得非常容易。...具体体现在计算机视觉中，我们可以对图像进行变换处理得到新突破，例如位置和颜色调整是常见的转换技术，常见的图像处理还包括——缩放、裁剪、翻转、填充、旋转和平移。...输入边界以外的点根据给定的模式填充。cval: 浮点数或整数。用于边界之外的点的值，当 fill_mode = "constant" 时。horizontal_flip: 布尔值。随机水平翻转。...这个函数需要一个参数：一张图像（秩为 3 的 Numpy 张量），并且应该输出一个同尺寸的 Numpy 张量。...图片TensorFlow中的dropout使用方式如下tf.keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None)参数rate: 在 0 和 1
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