上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 11 下一页
摘要: 阅读全文
posted @ 2018-04-01 23:42 Apollo_zhanghongbo 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 出错代码:data = pd.read_csv(fname); 原因:byte 0xcb不能被解码成utf-8编码; 解决方法:指定使用gbk编码 data = pd.read_csv(fname, encoding='gbk'); 阅读全文
posted @ 2018-04-01 22:05 Apollo_zhanghongbo 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 要加一句 %matplotlib inline 阅读全文
posted @ 2018-03-31 14:43 Apollo_zhanghongbo 阅读(599) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tf.reduce_mean() https://www.douban.com/note/636187116/ reduce_sum(), reduce_max()等等类似,只要记住第二个参数: 如果没有指定,则是将数据结构视为1维; 如果是0,则是在第1维,各个对应位置进行计算; 如果是1,则是在 阅读全文
posted @ 2018-03-31 14:38 Apollo_zhanghongbo 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random_normal numpy的random库也有normal函数,功能类似,参数排列次序不同: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/g 阅读全文
posted @ 2018-03-31 10:05 Apollo_zhanghongbo 阅读(879) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:15 Apollo_zhanghongbo 阅读(608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://stackoverflow.com/questions/42286972/converting-from-pandas-dataframe-to-tensorflow-tensor-object 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:04 Apollo_zhanghongbo 阅读(1944) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/70917102 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:01 Apollo_zhanghongbo 阅读(2081) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 神经网络的变量声明函数:tf.Variable() 初始化所有变量: sess = tf.Session() init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) 对于交叉熵的理解:交叉熵是两个概率分布之间的距离。eg: 假如有个 阅读全文
posted @ 2018-03-27 14:00 Apollo_zhanghongbo 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 张量:tensor,张量可以被简单理解为多维数组,张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程。 张量的三要素:名字、维度、类型。eg: 会话:会话拥有并管理TensorFl 阅读全文
posted @ 2018-03-26 19:47 Apollo_zhanghongbo 阅读(474) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 11 下一页