笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时，报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False
Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576).
Welcome to this week's programming assignment. Until now, you've always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
Paddle Fluid 和其它主流框架一样，使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组，一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状，同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的，Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。
Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验，但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段，下面就介绍一些Theano的调试技巧，让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过，不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候，往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊，让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子： import thea
我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下：
报错显示“输入值中包含空值，无穷值或超出dtype('float64')的范围！”，但明明已经填充缺失值了。
与 tf.placeholder 不同的是，这里如果 未 被feed_dict，并不会 打印报错，而是打印出 默认数据。
DeepFM，Ctr预估中的大杀器，哈工大与华为诺亚方舟实验室荣耀出品，算法工程师面试高频考题，有效的结合了神经网络与因子分解机在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，这样的称号我可以写几十条出来，这也说明了DeepFM确实是一个非常值得手动撸一边的算法。
背景：04 W2 作业：Keras教程+ResNets残差网络 里的快乐的房子问题
看pandas之前我建议先看我的numpy总结，效果更佳。 【Data Mining】机器学习三剑客之Numpy常用用法总结 可以大概理解为numpy主要是用来生成数据，并且进行数据运算的工具 而pandas主要是用来整个数据的管理，也就是整个数据的摆放或是一些行列的操作等等。当然也不完全是这个样子。
我们定义了一个Vision Transformer (ViT)支持的分类模型(使用流行的timm Python包版本0.9.10)以及一个随机生成的数据集。我们选择了ViT-Huge的有6.32亿个参数的最大的模型，这样可以演示FP8的效果。
github：https://github.com/sladesha/deep_learning
在PyTorch中，FP8（8-bit 浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用，并加快计算速度，同时尽量保持训练和推理的准确性。虽然PyTorch官方在标准发布中尚未全面支持FP8，但是在2.2版本中PyTorch已经包含了对FP8的“有限支持”并且出现了2个新的变量类型，torch.float8_e4m3fn和 torch.float8_e5m2 ，而H100也支持这种类型，所以这篇文章我们就来介绍如何使用FP8来提高训练效率
Pandas 是 Python 做数据分析最重要的模块之一，本文源自Pandas 作者 Wes McKinney 写的 10-minute tour of pandas。
在东经126，北纬9的附近的小黑点就是最大值所在，格点数据放大看确实有点奇形怪状 还有对应的argmin，用法差不多就不多介绍了
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中，逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维，旨在通过构造一个特定的机器学习模型，来替代传统算法中的搜索过程，进而加速经典图论等问题的求解。那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤：把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库，使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型。甚至是可以发布在云端，通过API接口进行调用。那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载，官方文档可以参考这个链接。
Welcome to this week’s programming assignment. Until now, you’ve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
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。
数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为 28 * 28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看。
常规numpy数据是一种数据类型，而pandas DataFrames每一列有一种数据类型，使用DataFrame.to_numpy()时，将保持所有的数据类型不变，但是，该转换输出结果不包含索引和标签。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
前面的步骤跟乌班图安装Pytorch、Tensorflow Cuda环境 是一样。
损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块，该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度，偏差的越多，就表明对应的参数越差。而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性，如果损失函数的指数定义的太高，稍有参数波动就导致结果的巨大波动的话，那么训练和优化就很难收敛。一般我们常用的损失函数是MSE（均方误差）和MAE（平均标准差）等。那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义一些损失函数，可用于适应自己的特殊场景。
数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍
Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim：维度 shape：行数和列数 size：元素个数 举例说明： import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
这里跟PyTorch不同的是序号定义的不同，PyTorch是上下定义位置，而Tensorflow是左右定义位置。
分布式和并行计算，在计算机领域是非常重要的概念。对于一些行外人来说，总觉得这是一些很简单的工作，但是如果我们纵观计算机的硬件发展史，从CPU到GPU，再到TPU和华为的昇腾（NPU），乃至当下的热点量子计算机（QPU），其实就是一个分布式与并行计算的发展史。从简单的数据并行，到算法并行，到图的并行，最后是量子叠加所带来的物理并行。因此能否做好分布式与并行的技术，很大程度上决定了一个工具的性能上限，本文我们一起来研究一下MindSpore分布式训练的方法。
本文介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类，包括数据集准备、模型训练和评估以及部署。作者还介绍了如何使用TensorFlow进行图像字幕生成，并提供了示例代码。
# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
安装TesorFlow真的是个大坑，整整搞了两天，还没安好GPU版，可能是Mac mini没有独立显卡，但是奇怪的是安装过程中它并没有报错，还安装了NVDIA的驱动，cuda8.0，为了配合cuda8.0我硬生生安了个Xcode7.3，满怀期待地跑smaples，结果一个大大的Error……
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow，其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的，基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
我的本科与硕士都是非科班，几乎没有相关的基础。 接触机器学习竞赛的半年左右的时候参加了去年kaggle规模最大的jane street量化大赛，比赛前期屠榜了几次，最终也拿到了冠军。与此同时也拿了一些其他比赛的top名次。本次比赛的主要目的还是学习，通过比赛学习一些CTR建模方面的基础知识。这一次比赛的队友很强，有幸再次拿到了好名次。
我们需要注意的参数有hidden_size (int)，num_layers (int, default 1)与layout (str, default 'TNC')
我们都知道，有很多经典的老照片，受限于那个时代的技术，只能以黑白的形式传世。尽管黑白照片别有一番风味，但是彩色照片有时候能给人更强的代入感。本项目通过通俗易懂的方式简单实现黑白照片着色并对部分照片取得不错的着色效果。
如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
本文重点知识： 创建带有日期的索引：dates = pd.date_range('20190924', periods=6) head()、tail() 按轴排序：索引排序sort_index，默认是ascending=True升序 axis=0：行索引，可以用index axis=1：列索引，可以用columns 按值排序：df.sort_values(by='columns')，默认升序 创建数据 import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series
机器之心整理 参与：蒋思源 这是一套香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程，三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow，其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的，基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlo
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
文章目录 1. Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...])，但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flat
参考 Tensorflow学习——Eager Execution - 云+社区 - 腾讯云
2. 对接性：TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment，Dataset）帮助建立网络，和Keras等库不一样的是：这些API并不注重网络结构的搭建，而是将不同类型的操作分开，帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上，节省工作量。若使用Dataset API导入数据，后续还可选择与Estimator对接。
词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
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