07 2020 档案

tensorflow2.0——波士顿房价数据预测（3）
摘要：import tensorflow as tf import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # 调用数据 boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x, train_y), ( 阅读全文
posted @ 2020-07-31 17:46 山…隹 阅读(603) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——波士顿房价数据与多个特征的关系（多元函数的预测）
摘要：import tensorflow as tf import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # 调用数据 boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x, train_y), ( 阅读全文
posted @ 2020-07-31 16:35 山…隹 阅读(569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——波士顿房价数据与房间数关系的预测
摘要：import tensorflow as tf import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # 调用数据 boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x, train_y), ( 阅读全文
posted @ 2020-07-31 15:16 山…隹 阅读(565) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——自动求导GradientTape
摘要：该参数表示是否监视可训练变量，若为False，则无法监视该变量，则输出也为None 手动添加监视 import tensorflow as tf ############################### tf.GradientTape(persistent,watch_accessed_var 阅读全文
posted @ 2020-07-29 21:22 山…隹 阅读(1015) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——可训练变量
摘要：import tensorflow as tf import numpy as np ############### tf.Variable(initial value,dtype) ############### print('############数字为参数###########') a = 阅读全文
posted @ 2020-07-29 17:29 山…隹 阅读(1336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——部分采样
摘要：import numpy as np import tensorflow as tf # ************************* gather()根据索引提取数据 ***************************** a = tf.range(5) print('原张量a:',a) 阅读全文
posted @ 2020-07-27 16:55 山…隹 阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——维度变换
摘要：import tensorflow as tf import numpy as np ##############################维度变换tf.reshape()函数###################################### a = tf.range(30) b = 阅读全文
posted @ 2020-07-27 16:19 山…隹 阅读(681) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——创建张量2
摘要：import tensorflow as tf ############################创建全0全1张量######################### a = tf.ones(shape = (3,5)) print('a:',a) b = tf.ones([6]) print( 阅读全文
posted @ 2020-07-27 14:15 山…隹 阅读(414) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——创建张量1
摘要：import tensorflow as tf import numpy as np # 张量为列表 print('*********************** 张量为列表 ***********************') a = [[1,3],[2,4],[5,6]] t_a = tf.con 阅读全文
posted @ 2020-07-23 22:18 山…隹 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow2.0——版本号显示以及怎样运行1.x版本的代码
摘要： 阅读全文
posted @ 2020-07-23 20:18 山…隹 阅读(978) 评论(0) 推荐(0) 编辑
调用MNIST手写数字数据集相关操作
摘要：import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #加载手写数字数据 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_x,train_y),(train_x,train_ 阅读全文
posted @ 2020-07-23 17:15 山…隹 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
图像处理相关操作 Pillow库的使用
摘要：from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei' # 将字体改为中文 plt.rcParams['axes.unicode_m 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:03 山…隹 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pandas获取本地csv文件到内存中
摘要：示例数据为鸢尾花数据集： 阅读全文
posted @ 2020-07-21 16:43 山…隹 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
波士顿房价数据集可视化
摘要：import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np # 调用数据 boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x, train_y), 阅读全文
posted @ 2020-07-21 13:42 山…隹 阅读(1246) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow之数据集调用（波士顿房价数据集）
摘要：import tensorflow as tf boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston_house.load_data(test_split = 0) #te 阅读全文
posted @ 2020-07-20 21:43 山…隹 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib.pyplot画图包的使用简介 (4) [柱状图]
摘要：import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei' # 将字体改为中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置了中文字体默认后，坐标的"-"号无法显示，设 阅读全文
posted @ 2020-07-20 18:06 山…隹 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib.pyplot画图包的使用简介 (3) [折线图]
摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei' # 将字体改为中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置了中文 阅读全文
posted @ 2020-07-20 17:57 山…隹 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib.pyplot画图包的使用简介 (2) [散点图]
摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei' # 将字体改为中文 ##########################生成模拟散点坐标################ 阅读全文
posted @ 2020-07-20 15:42 山…隹 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib.pyplot画图包的使用简介 (1)
摘要：import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei' # 将字体改为中文 # plt.figure(num='图名', figsize=(7, 5)) plt.figure(num='图名') plt.subpl 阅读全文
posted @ 2020-07-19 21:03 山…隹 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
自定义代码实现简单的多元一次线性函数的随机梯度下降
摘要：import numpy as np import random # 随机选取样本的一部分作为随机样本进行随机梯度下降的小部分样本,x为元样本，row_size为随机样本的行数 # 随机取样本 def rand_x(x, row_size): xrow_lenth = x.shape[0] # pr 阅读全文
posted @ 2020-07-19 18:18 山…隹 阅读(334) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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