03 2018 档案

摘要:1、tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变;而1.0版本以后,函数的用法变成: 作为参考合成神经网络输出的时候在深度方向(inception_v3)是数字3,[batch,heigh,width,depth]。 2、tf.stack 用法:stack(v 阅读全文
posted @ 2018-03-23 20:47 叠加态的猫 阅读(29243) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:一、参考 作者:zhijun liu 链接:https://www.zhihu.com/question/26930016/answer/99243411 来源:知乎 建议大家去原答案浏览 二、装饰器作用 内裤可以用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,聪明的人们发明了长裤,有了长裤后宝宝再也不 阅读全文
posted @ 2018-03-23 19:09 叠加态的猫 阅读(869) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:YAML 在Python中的配置应用 YAML 是专门用来写配置文件的语言,和JSON相近,都是对字典做规范化文件输出的 一、简介 YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写。它实质上是一种通用的数据串行化格式。 它的基本语法规则如下: 1、大小写敏感 2、使用缩进表示层 阅读全文
posted @ 2018-03-19 15:51 叠加态的猫 阅读(934) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、字典元素排序 dict.keys(),dict.values(),dict.items() 结合max、min、sorted、zip进行排序是个很好的办法,另外注意不使用zip时,字典的lambda操作方法: 二、字典和集合 一个字典就是一个键集合与值集合的映射关系。字典的keys()方法返回一 阅读全文
posted @ 2018-03-17 23:41 叠加态的猫 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量。 1、滑动平均求解对象初始化 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * 阅读全文
posted @ 2018-03-17 10:36 叠加态的猫 阅读(3762) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-03-16 14:47 叠加态的猫 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系。 tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf 阅读全文
posted @ 2018-03-16 14:36 叠加态的猫 阅读(954) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、collections.defaultdict:多值映射字典 defaultdict省去了初始化容器的过程,会默认value对象为指定类型的容器 指定list时可以使用.append, from collections import defaultdict d = defaultdict(lis 阅读全文
posted @ 2018-03-15 23:15 叠加态的猫 阅读(392) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:tf.pad()文档如下, pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None, constant_values=0) Pads a tensor. This operation pads a `tensor` according to the `pad 阅读全文
posted @ 2018-03-15 16:14 叠加态的猫 阅读(789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、heapq堆队列算法模块 本模块实现了堆队列算法,也叫作优先级队列算法。堆队列是一棵二叉树,并且拥有这样特点,它的父节点的值小于等于任何它的子节点的值。 本模块实际上实现了一系列操作容器的方法,使之表现的如堆一般。 1、基本使用 heapq.heappush(heap, item) 把一项值压入 阅读全文
posted @ 2018-03-15 10:10 叠加态的猫 阅读(1111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:更为简洁的数据读取方式 阅读全文
posted @ 2018-03-14 19:39 叠加态的猫 阅读(28954) 评论(2) 推荐(7) 编辑
摘要:tf.one_hot(indices, depth):将目标序列转换成one_hot编码 tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 阅读全文
posted @ 2018-03-14 16:13 叠加态的猫 阅读(4341) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:tf.shape(a)和a.get_shape()比较 相同点:都可以得到tensor a的尺寸 不同点:tf.shape()中a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组(tuple) tf.shape( 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:50 叠加态的猫 阅读(16772) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:十图详解TensorFlow数据读取机制 一、输入流水线读取数据流程 1). 创建文件名列表 相关函数:tf.train.match_filenames_once 2). 创建文件名队列 相关函数:tf.train.string_input_producer 3). 创建Reader读取数据 tf. 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:45 叠加态的猫 阅读(2826) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一个详细介绍 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来, 由于control_dependencies的所以执行print前都会先执行x_plus_1。 这个打印的是0,0,0,0,0 ,也就是说没有达到我们预期的效果,这是因为此时的y是一个复制了x变量的变量,并未和图上 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:41 叠加态的猫 阅读(7139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类、多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口调用 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:38 叠加态的猫 阅读(4488) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:TensorFlow函数查询 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关 『TensorFlow』网络操作API_上 :卷积层,池化 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:06 叠加态的猫 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:namedtuple()类 需要两个参数,参数一为nametupe名称,参数二为字段一般为序列(多个字段) Python中存储系列数据,比较常见的数据类型有list,除此之外,还有tuple数据类型。 相比与list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。tuple元组的item只能通过 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:56 叠加态的猫 阅读(561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、collections.deque队列 deque(maxlen=N)构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉。 如果你不设置最大队列大小,那么就会得到一个无限大小队列,你可以在队列的两端执行添加和弹出元素的操作。 1、deque其他操作: 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:47 叠加态的猫 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多变量赋值 1 2 (3, 4) 1 2 3 4 z x c *:集成不定长元素 & 集合型实参展开为多个虚参 ('Dave', 'dave@example.com', ['773-555-1212', '847-555-1212']) 注意, foo 1 2 bar hello foo 3 4 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:39 叠加态的猫 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、np.nditer():numpy迭代器 默认情况下,nditer将视待迭代遍历的数组为只读对象(read-only),为了在遍历数组的同时,实现对数组元素值得修改,必须指定op_flags=['readwrite']模式: 基本迭代参数flag=['f_index'/'mulit_index' 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:00 叠加态的猫 阅读(7458) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ResNet34的两种框架便捷实现 阅读全文
posted @ 2018-03-07 11:10 叠加态的猫 阅读(3748) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要:register_hook;register_forward_hook & register_backward_hook 阅读全文
posted @ 2018-03-06 00:00 叠加态的猫 阅读(15532) 评论(1) 推荐(4) 编辑
摘要:python中属相相关方法;nn.Module的__setattr__()方法逻辑;属性查询函数__getattr__相关特性; 阅读全文
posted @ 2018-03-05 15:45 叠加态的猫 阅读(7602) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:nn.Module基类的构造函数: def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hook 阅读全文
posted @ 2018-03-03 23:35 叠加态的猫 阅读(13958) 评论(7) 推荐(1) 编辑
摘要:torch.nn.init初始化参数的方法;不同层类型定制化初始化 阅读全文
posted @ 2018-03-03 16:08 叠加态的猫 阅读(13136) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:一、nn.functional函数基本使用;二、搭配使用nn.Module和nn.functional;三、nn.functional函数构造nn.Module类 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:39 叠加态的猫 阅读(8213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、简化前馈网络LeNet;二、优化器基本使用方法;三、网络模块参数定制;四、在训练中动态的调整学习率 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:02 叠加态的猫 阅读(9025) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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