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。
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
的方式保存的， 数值的取值范围是（0~255） image_cv2 = cv2.resize(rgb_image) 补充知识：tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别（io.imread和cv2....imread）以及（transform.resize和cv2.resize） Tensorflow中，在训练图片数据之前，需要先对图片进行预处理，读图和裁剪是最基本的两步。...常见的的读图何裁剪分别有两种方式，这里小编将和大家分享下这几种方式的实现以及他们之间的区别。...通常在制作tfrecord 数据集的过程中，我们需要将其转换成numpy array的形式，具体代码如下 '''以io.imread方式读取图片并使用transform形式裁剪图片''' image =...以上这篇浅谈tensorflow 中的图片读取和裁剪方式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。
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。...声明： 需要读者对tensorflow和深度学习有一定了解 tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作 Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引...tf.ragged.boolean_mask tf.ragged.boolean_mask( data, mask, name=None ) tensorflow中的sparse向量和sparse...中的大多数函数都只在tensorflow2.0版本中有，所以没有实例演示。...中的masking和padding的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow中的masking和padding内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:
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。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(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...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
好心办坏事啦~~~~没脸待下去了~~求搬家
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
今天给大家带来OSPF的基础实验及DR/BDR选举，邻居和邻接建立的文章我还在优化，下期给大家发布 开始建立邻居关系【2way】 ?...Hello报文时，会检查该报文邻居列表中是否携带了与自己相同的Router id,如果携带了则认为邻居建立，状态切换到2way; 邻居关系协商通过后，周期发送Hello报文，维护邻居关系(根据网络类型的不同...Hello报文的发送周期也不相同) 邻居关系建立的标志:状态切换到2way; 状态切换到2way的条件:收到的Hello报文中包含本设备的Routerid; 邻居建立中，Hello报文携带的参数协商：...Hello报文中的Options字段中的E-bit（表示是否接收外部路由信息）必须和接收端口的相关区域配置保持一致。...所接收的Hello报文中的区域字段必须和接收端口的配置一致。 OSPF邻居关系建立过程（NBMA） ?
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解..., 然后在某一次反向传播后，通过各个参数的 gradient 构成一个 vector，计算这个 vector 的 L2 norm（平方和后开根号）记为 LNorm，然后比较 LNorm 和 clip_norm...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...weights和biases两个变量。...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...Dataset 和 Iterator 的关系 在文章开始之前，首先得对 Dataset 和 Iterator 有一个感性的认识。 Dataset 是数据集，Iterator 是对应的数据集迭代器。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...也就是，多个 Dataset 中它们的元素数据类型和形状应该是一致的。 通过 from_structure() 统一规格，后面的 2 句代码可以看成是 2 个水龙头，它们决定了放哪个水池当中的水。...复用，是软件开发中一个重要的思想。 可馈送的 Iterator 一定程度上可以解决重复的代码，同时又将训练集和验证集的操作清晰得分离开来。
2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...因此，开发者可以根据自己的不同需求，选择相应的平台。 下面，我们简要介绍一下TensorFlow的基本组成，即节点和有向边。...Placeholder：用于定义输入数据的类型和形状等属性，是对数据的统一抽象。 后向图中的节点，也可以分为3类，如下： 梯度：迭代过程中，模型参数的梯度。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...依次执行队列中的每一个节点，执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1，更新哈希表中对应节点的入度。 重复（2）和（3），直至可执行队列为空。
as np import tensorflow as tf #创建一个函数实现多线程，参数为Coordinater和线程号 def func(coord, t_id): count = 0 while...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法 K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN)) KNN is a supervised...KNN是一种监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。 KNN的原理是数据点的值或类，由该值周围的数据点确定。 ...我们可以尝试通过修改邻居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方法来实现。 ...如果pred_i和y_test在数组中不匹配，则返回值为1的真实值。该数字越大，分类将越不准确。 ...在makeblobs函数调用中，可以通过增加传递给中心的值来进一步更改此值。 这些参数可以轻松调整，并有助于理解KNN，因此我们可以将其有效地纳入我们的分析中。
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