tensor

/*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ 在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。 1 创建 ¶ 对于创建Dataset对象，官方文档中总结为两种方式，我将这两种方式细化后总结为4中方式： （1）通过Dataset中的range()方法创建包含一定序列的Dataset对象。 range() range()方法是Dataset内部定义的一个的静态方法，可以直接通过类名调用。另外，Dataset中的range()方法与Python本身内置的range()方法接受参数形式是一致的，可以接受range(begin)、range(begin, end)、range（begin, end, step）等多种方式传参。 In [1]: import tensorflow as tf import numpy as np In [2]: dataset1 = tf.data.Dataset.range(5) type

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum1 = tf.add(a,b) # 在session外边打印时只能查看对象 # 程序的图 a,b,sum1也有graph graph = tf.get_default_graph() print(a.graph) print(graph) # session()运行默认的图,当运行的元素不是默认图的时候,会报错 with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum1)) # 输出值 # 创建新的图 g = tf.Graph() with g.as_default(): c = tf.constant(11.0) print(c.graph) # 与上边的图不同 # 图程序的空间,变量,线程等资源都在图中 # 会话运行图的程序, # tf.Session(graph=c) 指定图运行, 里边run的时候要注意 # session.run的作用:启动整个图

I have created a variable scope in one part of my graph, and later in another part of the graph I want to add OPs to an existing scope. That equates to this distilled example: import tensorflow as tf with tf.variable_scope('myscope'): tf.Variable(1.0, name='var1') with tf.variable_scope('myscope', reuse=True): tf.Variable(2.0, name='var2') print([n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]) Which yields: ['myscope/var1/initial_value', 'myscope/var1', 'myscope/var1/Assign', 'myscope/var1/read', 'myscope_1/var2/initial_value', 'myscope_1/var2', 'myscope_1/var2/Assign', 'myscope_1

函数原型：tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) 返回一个生成具有正态分布的张量的初始化器。 参数： mean:python标量或标量tensor,产生的随机值的平均值。 stddev：一个python标量或一个标量tensor,标准偏差的随机值生成。 seed：一个Python整数。 用于创建随机seed有关行为，请参阅官网API：set_random_seed。 dtype：数据类型， 只支持浮点类型。 函数返回：产生具有正态分布的张量的初始化器。 转自： https://blog.csdn.net/eml_jw/article/details/72880708 来源： https://www.cnblogs.com/0405mxh/p/11643908.html

　　记得刚开始学TensorFlow的时候，那给我折磨的呀，我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢，把简单的事情弄得麻烦死了，直到这几天我开始接触Pytorch，发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本，就想在用numpy一样，并且封装了很多深度学习高级API，numpy数据和Tensor数据相互转换不用搭建会话了，只需要一个转换函数，搭建起了numpy和TensorFlow爱的桥梁。 　　Pytorch自17年推出以来，一度有赶超TensorFlow的趋势，是因为Pytorch采用动态图机制，替代Numpy使用GPU的功能，搭建网络灵活。 Pytorch和TensorFlow的区别： TensorFlow是基于静态计算图的，静态计算图是先定义后运行，一次定义多次运行（Tensorflow 2.0也开始使用动态计算图） PyTorch是基于动态图的，是在运行的过程中被定义的，在运行的时候构建，可以多次构建多次运行 张量 　　Pytorch中的Tensor和ndarray类似，区别在于ndarray不能再GPU上加速，而Tensor可以使用GPU加速 构建一个未初始化3*3的矩阵 import torchx = torch.empty(3,3) # tensor([[1.0469e-38, 5.9694e-39, 8

I have a 2D matrix M of shape [batch x dim] , I have a vector V of shape [batch] . How can I multiply each of the columns in the matrix by the corresponding element in the V? That is: I know an inefficient numpy implementation would look like this: import numpy as np M = np.random.uniform(size=(4, 10)) V = np.random.randint(4) def tst(M, V): rows = [] for i in range(len(M)): col = [] for j in range(len(M[i])): col.append(M[i][j] * V[i]) rows.append(col) return np.array(rows) In tensorflow, given two tensors, what is the most efficient way to achieve this? import tensorflow as tf sess = tf

　　在TensorFlow 2.0中，默认情况下启用了急切执行。 对于用户而言直观且灵活(运行一次性操作更容易，更快)，但这可能会牺牲性能和可部署性。 　　要获得最佳性能并使模型可在任何地方部署，可以优先使用tf.function从程序中构建图。 因为有AutoGraph，可以使用tf.function构建高效性能的Python代码，但仍有一些陷阱需要警惕。 　　今天我们就来介绍一下tensorflow2.0中的TF fuction和AutoGraph。 　　下面的辅助程序代码，用于演示可能遇到的各种错误。 　　import contextlib 　　# 构建包含上下文管理器的函数，使其可以在with中使用 　　@contextlib.contextmanager 　　def assert_raises(error_class): 　　try: 　　yield 　　except error_class as e: 　　print('Caught expected exception \n {}: {}'.format(error_class, e)) 　　except Exception as e: 　　print('Got unexpected exception \n {}: {}'.format(type(e), e)) 　　else: 　　raise Exception(

　　一、Variables 　　TensorFlow的张量是不可变的无状态对象。当我们有要改变的张量时，可以使用python的特性，把计算得到的值赋给这个python变量。 　　x = tf.ones([6,6]) 　　x = x + 3 # x+3后得到了一个新的张量，并把这个张量赋给x 　　print(x) 　　tf.Tensor( 　　[[4. 4. 4. 4. 4. 4.] 　　[4. 4. 4. 4. 4. 4.] 　　[4. 4. 4. 4. 4. 4.] 　　[4. 4. 4. 4. 4. 4.] 　　[4. 4. 4. 4. 4. 4.] 　　[4. 4. 4. 4. 4. 4.]], shape=(6, 6), dtype=float32) 　　然而机器学习中间需要变化的状态(每个参数朝损失变小的方向改变，所以TensorFlow也要内置有状态的操作，这就是Variables，它可以表示模型中的参数，而且方便高效。 　　Variables是一个存在值的对象，当其被使用是，它被隐式地被从存储中读取，而当有诸如tf.assign_sub, tf.scatter_update这样的操作时，得到的新值会储存到原对象中。 　　v = tf.Variable(2) 　　v.assign(6) 　　print(v) 　　v.assign_add(tf.square(3)) 　

I am implementing own keras loss function. How can I access tensor values? What I've tried def loss_fn(y_true, y_pred): print y_true It prints Tensor("target:0", shape=(?, ?), dtype=float32) Is there any keras function to access y_true values? Keras' backend has print_tensor which enables you to do this. You can use it this way: import keras.backend as K def loss_fn(y_true, y_pred): y_true = K.print_tensor(y_true, message='y_true = ') y_pred = K.print_tensor(y_pred, message='y_pred = ') ... The function returns an identical tensor. When that tensor is evaluated, it will print its content,