import tensorflow as tfa = tf.ones([1, 5, 5, 3])
a.shapea[0][0]numpy : 索引a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3])
a.shapea[1].shapea[1, 2].shape
a[1][2][3].shape
a[1, 2, 3, 2].shape一维切片
a = tf.range(10)
aa[-1:]
a[-2:]
a[:2]
a[:-1]多维切片
a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3])
a.shapea[0].shapea[0, :, :, :].shapea[0, 1, :, :].shapea[:, :, :, 0].shapea[:, :, :, 2].shapea[:, 0, :, :].shape步长::step...
我参照网上安装TensorFlow的教程，大多都安装成功，但是在import的时候报错，有的是ddl,有的是numpy版本不匹配的问题，踩坑多次，终于解决安装过程1.下载TensorFlow到本地https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2.激活自己的anaconda环境
可以参考我写的https://www.cnblogs.com/mengxiaoleng/p/11745897.html,里面基本操作很详细activate your_env_name3.切换到下载目...
使用清华源快速下载：pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sklearn包可替换成其他包，例如numpy，TensorFlow等包，一次不行，多重复下载几次（亲测可行）pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
原文：https://www.cnblogs.com/zhff/p/13047751.html
大概在整个互联网上搜索了一天，浏览了不下100个搜索页，尝试了无数种方法，如 1、 FROM python:3.6-alpine改成FROM python:3.6-slim或者FROM ubuntu 这种方式最终都没法安装上tensorflow==1.15.0，始终显示找不到这个包的任何版本，最终也没解决
于是后来就想，怎么把tensorflow整合进去，于是又尝试在Dockerfile里使用两个FROM，不过由于自己对docker的了解实在有限，没办法，参考了这个https://www.cnblogs.com/leoyang63/artic...
在下面的python代码中,为什么通过numpy进行乘法的时间远小于via tensorflow？import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
size=10000
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(size, size))
y = tf.matmul(x, x)with tf.Session() as sess:rand_array = np.random.rand(size, size)start_time = time.time()np.multiply(rand_array,rand_array)print("--- %s seconds numpy multiply ---" % (time.time() - start_time...
为什么TensorFlow张量在Numpy中的数学函数中的表现与在Keras中的数学函数中表现不同？
当与TensorFlow Tensor处于相同的情况时,Numpy数组似乎正常运行.
这个例子表明在numpy函数和keras函数下正确处理numpy矩阵.import numpy as np
from keras import backend as Karr = np.random.rand(19, 19, 5, 80)np_argmax = np.argmax(arr, axis=-1)
np_max = np.max(arr, axis=-1)k_argmax = K.argmax(arr, axis=-1)
k_max = K.max(arr, ax...
在Tensorflow中是否存在与numpy随机选择等效的函数.在numpy中,我们可以从给定列表中随机获取一个项目及其权重.np.random.choice([1,2,3,5], 1, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])此代码将使用p权重从给定列表中选择一个项目.解决方法:不,但您可以使用tf.multinomial获得相同的结果：elems = tf.convert_to_tensor([1,2,3,5])
samples = tf.multinomial(tf.log([[1, 0, 0.3, 0.6]]), 1) # note log-prob
elems[tf.cast(samples[0][0], tf.in...
我希望将特定次数重复不同的次数,如下所示：x = np.array([0,1,2])
np.repeat(x,[3,4,5])
>>> array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2])(将0重复3次,1、4次等).
这个答案(https://stackoverflow.com/a/35367161/2530674)似乎暗示我可以结合使用tf.tile和tf.reshape获得相同的效果.但是,我相信只有在重复次数恒定的情况下才是这种情况.
如何在Tensorflow中获得相同的效果？
edit1：不幸的是没有tf.repeat.解决方法:这是解决问题...
numpy和tensorflow执行的数学函数之间是否有任何真正的区别.例如,指数函数,还是最大函数？
我注意到的唯一区别是tensorflow需要输入张量,而不是numpy数组.这是唯一的区别,功能结果与价值没有区别吗？解决方法:如前所述,存在性能差异. TensorFlow的优势在于它可以在CPU或GPU上运行,因此如果你有一个支持CUDA的GPU,TensorFlow可能会快得多.您可以在网上找到几个不同比较的基准测试,以及其他软件包,如Numba或Theano.
但是,我认为你在谈...
我已经阅读了CNN Tutorial on the TensorFlow,我正在尝试为我的项目使用相同的模型.现在的问题是数据读取.我有大约25000张图像用于培训,大约5000张用于测试和验证.文件是png格式,我可以读取它们并将它们转换为numpy.ndarray.
教程中的CNN示例使用队列从提供的文件列表中获取记录.我试图通过将我的图像重塑为一维数组并在其前面附加标签值来创建我自己的二进制文件.所以我的数据看起来像这样[[1,12,34,24,53,...,105,234,102],[12,1...
文章目录
一、机器学习入门概念一、基本概念机器学习：让机器进行学习和决策机器学习分类：无监督学习、监督学习、强化学习深度学习：模拟人脑，自动提取输入特征，是实现机器学习的方式之一神经网络：一种机器学习的方式
二、基本术语
二、线性回归与损失函数一、什么是线性回归二、方程表达三、多特征线性回归四、损失函数五、降低损失方法六、随机梯度下降和小批量梯度下降
三、Tensorflow和Numpy一、什么是TensorFlow二、基本概...
