06 2019 档案
摘要：前言 在B站上把莫烦的Matplotlib教学视频刷一遍 正文 一、 首先是Matplotlib的基本用法 首先上述代码如果是在jupyter notebook中执行的，那么注释掉的两行就要至少放一行在这里，才会出现独立的图片，否则会是内嵌在jupyter notebook里； 当然，如果是单独运行
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摘要：前言 因为之前的anaconda的conda命令不能用，又找不到原因，所以就决定重装anaconda，然后再装个tensorflow环境。。 正文 可以去官网下载，也可以去清华的开源软件镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archiv
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摘要：前言 看到DateWhale出了一篇安装教程（微信公众号DateWhale），决定体验一下Tensorflow1.9的GPU版本。。其实一开始装的是2.0，但是tf.Session()就报错了，说是2.0不能这么用， 于是有点怂，还是装回1.X版本先玩玩吧，至少教程多啊。。 正文 总共所需环境为 A
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摘要：1、DNN能用到计算机视觉上吗，为什么需要CNN？ 2、卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪？ 开始： 假设一张图片大小是1000×1000×3，其中3表示RGB通道数是3，是彩色图，使用传统的DNN网络，输入input是3×10的6次，假设第二层参数比较小的情况下，是4000个节点，那这一层的参数
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摘要：前言 最近又入坑RL了，要搞AutoML就要学会RL，真的是心累。。 正文 MDP里面比较重要的就是状态值函数和动作-状态值函数吧，然后再求最优状态值函数和最优动作状态值函数，状态值函数的公式推导一开始不懂，卡在了一个地方，现在记下来， 很关键的一个在于“和的期望等于期望的和”
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摘要：今天在做一个中文文本分类的项目，遇到了一个sorted函数，发现并不会用。。。 记录一下： sorted(list, key, reverse) list是给定的列表； key是排序过程调用的函数，也就是排序依据 reverse是降序还是升序，默认为False升序，True降序， 举几个例子： 1、
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摘要：CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案，因为CNN要求输入都是一定长度的，而对于文本分类问题，文本序列是不定长的，RNN可以完美解决序列不定长问题， 因为RNN不要求输入是一定长度的。那么对于CNN用于解决文本分类问题而言，可以判断文本的长度范围，例如如果大多数文本长度在100以下，极少数在1
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摘要：目前不是很懂。。但主要意思是tf可以把一开始定义的参数，包括Weights和Biases保存到本地，然后再定义一个变量框架去加载（restore）这个参数，作为变量本身的参数进行后续的训练，具体如下： 和代码同一目录下就出现了my_net这个文件夹，同时里面有了四个文件 然后，开始restore该参
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摘要：tf版本1.13.1，CPU 最近在tf里新学了一个函数，一查发现和tf.random_normal差不多，于是记录一下。。 1、首先是tf.truncated_normal函数 shape是张量维度，mean是正态分布是均值，stddev是正态分布的标准差； 它是从截断的正态分布中输出随机值，虽然
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摘要：这几天在B站看莫烦的视频，学习一波，给出视频地址：https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=22 先放出代码 首先，在add_layer函数中，参数有inputs,in_size,out_size,activation_function=None 其中
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摘要：前言 最近在DL里被各种矩阵计算虐得很渣，决定学习一波numpy 正文 1、先学习一下用numpy打开txt文件 txt内容如下： 参数delimiter表示分割符号；dtype=str表示从文件中提取的数据以str格式存放; ndarray是numpy中的数据结构； 2.ndarray 看一下维度
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摘要：placeholder函数相当于一个占位符，tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None，3
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摘要：tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)， 函数功能是将value赋值给ref ref必须是tf.Variable创建的tensor，如果ref=tf.constant()就会报错，而且默认情况下r
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摘要：前言： 最近开始学习tensorflow框架，主要参考《TensorfFlow技术解析与实战》这本书，如果有同学需要这本书的PDF版，可以给我评论里留下邮箱，我看到了会发给你 正文 1、Tensorflow的设计理念 图的定义与图的运行完全分开，比如在python中， 定义了t的运算，在运行时就执行
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