摘要：
#将dir1文件夹压缩成dir1.tar.gztar -zcvf dir1.tar.gz dir1/ #将dir1.tar.gz解压到当前目录(若当前目录中存在目录dir1，会替换覆盖目录中的同名文件)tar -zxvf dir1.tar.gz#将dir1.tar.gz解压到dir1_copy目录下 阅读全文
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大纲： 1、介绍2、数据标注，数据输入格式3、3种文本多标签分类的方法4、损失函数、概率、预测结果 一、文本分类介绍 首先，我介绍下文本多分类和文本多标签分类的的区别。 1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等） 二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾 多分类：判 阅读全文
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1、在查询中根据A字段关联另一个表，并用另一个表A字段对应的另一个字段替换本表中A字段的值。 virtualid表，两列label, number；virtualid_zd表，两列name, number，查询virtualid表中各name所对应的label值： select name, (sel 阅读全文
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因工作需要，将savedmodel模型转换成checkpoint，网上资料基本都是ckp->savedmodel，特此记录。 Checkpoints 保存全部的模型参数包括网络的和优化器的 文件保存形式：ls ./tf_ckptscheckpointckpt-8.data-00000-of-0000 阅读全文
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NLP问题，大都至少是个统计类问题，对整个数据集进行分析，然后给出概率最大的结果，无论是基于概率的浅层学习，还是使用了深度学习都是如此，而少了可供添加和修改的特征，此时如果出现比较关键的bad case，就并不好干预，而且在干预的同时还需要考虑尽可能不产生新的bad case，这样一来，要处理这些b 阅读全文
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https://www.cnblogs.com/denny402/p/7028832.html 阅读全文
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TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式，它是一种二进制文件，具有以下优点： 1. 统一各种输入文件的操作 2. 更好的利用内存，方便复制和移动 3. 将二进制数据和标签(label)存储在同一个文件中 引言 我们先不讲 TFRecord，认识几个操作吧 tf.train.Int6 阅读全文
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说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下： sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换，可以将数值压缩到(0,1)之间，得到的结果可以理解成“分类成目标类别的概率P”。而 阅读全文
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softmax是在一个n分类问题中，输入一个n维的logits向量，输出一个n维概率向量，其物理意义是logits代表的物体属于各类的概率。即softmax的输出是一个n维的one_hot_prediction。 softmax_cross_entropy_with_logits输出的是一个batc 阅读全文
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最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层，在网上看了很多有关全连接层实现的代码，发现相当一部分人都还是倾向于自己构造权重矩阵W和偏移矩阵b，利用矩阵乘法实现全连接层。而TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense()，但是官方文档中并没有解释其详细原理。网 阅读全文