tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值. tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 mean: 正态分布的均值,默认为0 stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0 dtype: 输出的类型,默认为tf.float32 seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran

高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape,默认为None,只输出一个值 我们更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正

高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function): \[ f(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分布的数集#http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html# mean and standard deviation# 均值的物理意义mu,Mean (“centre”) of the distr

X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数) 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布(又称高斯分布)的概率密度函数   numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scal

tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. import tensorflow as tf import numpy as np import os log_path = r"D:\Source\model\linear" log_name = "linear.ckpt" # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_da

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe

张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our

第2章 Tensorflow keras实战 2-0 写在课程之前 课程代码的Tensorflow版本 大部分代码是tensorflow2.0的 课程以tf.kerasAPI为主,因而部分代码可以在tf1.3+运行 另有少量tensorflow1.*版本代码 方便大家读懂老代码 2-1 tf-keras简介 理论部分 Tensorflow-keras简介 分类问题.回归问题.损失函数 神经网络.激活函数.批归一化.Dropout Wide&deep模型 超参数搜索 实战部分 Keras搭建分类模

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

import tensorflow as tf a = tf.ones([2, 2]) a tf.norm(a) tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a))) a = tf.ones([4, 28, 28, 3]) a.shape tf.norm(a) tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a))) b = tf.ones([2, 2]) tf.norm(b) tf.norm(b, ord=2, axis=1) tf.norm(b, ord=

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算. 张量结构操作诸如:张量创建,索引切片,维度变换,合并分割. 张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算.另外我们会介绍张量运算的广播机制. 本篇我们介绍张量的结构操作. 一,创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像. import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a)

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn自带的iris数据集来慢慢品味. 1.pytorch (1)第一种方式,不使用nn.Module或nn.Sequntial()来建立模型的情况下自定义参数: 加载数据集并转换为te

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN) 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)--一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术.这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动,以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一.这项技术被深度学习的鼻祖之一 Yoshua Bengio称赞为"好得令人难以置信",在其发布后,

[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_

# 输入一个 x 会计算出 y 值 y 是预测值,如果与 真的 y 值(y_data)接近就成功了 import tensorflow as tf import numpy as np # py 的画图工具 import matplotlib.pyplot as plt # 用 numpy 生成个 200 个属性点 从 -0.5 到 0.5 间平均生成 200 个点 #x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200) # 这只是生成了一维的数组 # 用下边这句可以生成二维

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp

对输入或输出而言: 一个张量的形状为a x b x c x d,实际写出这个张量时: 最外层括号[…]表示这个是一个张量,无别的意义! 次外层括号有a个,表示这个张量里有a个样本 再往内的括号有b个,表示每个样本的长 再往内的括号有c个,表示每个样本的宽 再往内没有括号,也就是最内层的括号里的数有d个,表示每个样本的深度为d tf.nn.conv2d(), tf.reshape()等都是这样表示 给一个具体的张量,求这个张量的a,b,c,d值时,首先忽略最外层的括号,再数次外层括号个数(a),再