对于一个返回null 而不是零长度数组或者集合的方法，客户端几乎每次用到该方法都可能会忘记写专门处理null 返回值的代码，进而导致NPE。...返回值为null 与性能 有时候会有程序员认为：null 返回值比零长度数组更好，因为它避免了分配数组所需要的开销，但这种观点站不住脚。...在返回值这种级别上担心性能问题是不明智的，除非分析表明这个方法是造成性能问题的真正源头 对于不返回任何元素的调用，每次返回同一个零长度数组是有可能的，因为零长度数组不可变的，而不可变对象可能被自由的共享...，没理由返回null，二是返回一个零长度的数组或者集合。...Java 的返回值为null 的做法，很可能是从C 语言沿袭过来的，在C 中，数组长度是与实际的数组分开返回的，如果返回的数组长度为0，再分配一个数组就没有任何好处了。
如果使用低级TensorFlow API，则可以为当前默认图创建一个tf.Session，如下所示 x = tf.constant([[37.0, -23.0], [1.0, 4.0]]) # 创建一个默认的会话...将其设置为True以更改GPU内存分配器，以便逐渐增加分配的内存量，而不是在启动时分配大部分内存。...`sess.run(output)`将返回一个NumPy数组，包含计算的结果。...注意`y`只计算一次，它的 # 结果用于返回`y_val`并作为`tf.nn.softmax()`的输出。 # op. `y_val`和`output_val`都将是NumPy数组。...feeds，它是从tf.Tensor对象（通常是tf.placeholder张量）到值（通常是Python标量、列表或NumPy数组）的映射，将在执行中替换那些张量。
另外，如果想利用TensorFlow的图特性，则只能使用TensorFlow运算。 最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。...call()方法接受标签和预测值，计算所有实例的损失，并返回。 get_config()方法返回一个字典，将每个超参数映射到值上。...因此，要确保使用的是tf.reduce_sum()而不是np.sum()，使用的是tf.sort()而不是内置的sorted()，等等。...如果你想将一个新值赋值给变量，要确保调用它的assign()方法，而不是使用=。 Python的源码可以被TensorFlow使用。...出于性能原因，最好使用矢量化的实现方式，而不是使用循环。 总结一下，这一章一开始介绍了TensorFlow，然后是TensorFlow的低级API，包括张量、运算、变量和特殊的数据结构。
这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。...即添加(arg0,指数= 1);add(arg1, index=0)将使最终存根为stub_func(输入[arg1, arg0]，输出=[])，而不是基于默认调用顺序的排序。...返回值：包含张量信息的字典列表。7、invokeinvoke()调用解释器。在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。...返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。永久保存该函数是安全的，但是永久保存numpy数组是不安全的。...开发人员将需要使用自定义解析器向TensorFlow Lite运行时提供这些。(默认错误)post_training_quantize:不推荐，请指定[optimization]。而不是优化。
数据科学领域 Numpy Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。...Numpy的功能： N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。 可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。...非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。 Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。...它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。...Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
张量是N维矩阵的概括（参考numpy中的ndarrays）。换一个方式来说，矩阵是是2维矩阵（行，列）。简单的理解张量，可以认为它是N维数组。 拿一张彩色图片举例。...不仅如此，我们希望该对象能够将其他数据类型（图像，文本，视频）转换为张量形式返回。...NumPy 做得很好，已经实现了很多操作（它也非常快），并且有一个关于怎样合并更多操作的运行 theano 的问题，这表明框架支持更多操作是多么重要。 它们通常作为类实现，而不是将操作实现为函数。...第二种方法是使用 C++ 等低级语言实现后端，这意味着低级语言 - 高级语言交互是框架内部的，与之前的方法不同，可能更快，因为我们不需要每次都编译整个图。...加速在机器学习中很重要，因为它是在四小时而不是四天内训练神经网络之间的差异。 在人工智能初创公司快速发展的世界中，这就是成为先锋和追赶游戏之间的区别。 因此，尽可能利用并行性和优化库！
TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。 本文是TensorFlow 2.0的简介、速成课程和快速API参考。...通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...数学计算 可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ?...至关重要的是，Keras流畅地将高级UX和低级灵活性结合在一起：一方面，你不再拥有易于使用但不灵活的高级API；另一方面，你却不再具有灵活但仅具有灵活性的低级API。与专家接触。
PyTorch 使用了一个低级的 autograd API，该 API 允许但也需要对反向传播的精确控制。TensorFlow 使用基于梯度磁带（gradient tapes）的更高级 API。...而 JAX 使用基于微分函数的相当高级的 API。 所以，为了统一它们，EagerPy 模仿了 JAX 的高级功能 API，并在 PyTorch 和 TensorFlow 中重新实现。...这一点很关键，因为 TensorFlow、NumPy 和 JAX 当前自身不提供类型注释。...可以是 TensorFlow 张量，如下代码 3 所示： ? 代码 3：原生 TensorFlow 张量。 可以是 JAX 数组，如下代码 4 所示： ? 代码 4：原生 JAX 数组。...可以是 NumPy 数组，如下代码 5 所示： ? 代码 5：原生 NumPy 数组。 无论是哪种原生张量，通常都可以使用 ep.astensor 将它转换为适当的 EagerPy 张量。
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。...本文将列出Keras与Pytorch的4个不同方面，以及为什么您会选择其中一个而不是另一个库。...x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) return x model = Net() 因为Pytorch允许您使用所有Python的类特性而不是简单的函数调用...只有当您实现一个相当尖端或”特别结构”的模型时，您才真正需要使用低级别的TensorFlow细节API。...棘手的是，当您真正深入到更低级别的TensorFlow代码时，您将获得随之而来的所有具有挑战性的部分！您需要确保所有矩阵乘法都排列正确。
现在PyTorch已经升级到1.x版本，而Keras也在进一步发展，情况发生了怎样的变化呢？...PyTorch 于 2016 年 10 月发布，由 Facebook AI 研究团队开发，是专注于直接处理数组表达式的较低级别 API。...相比而言，PyTorch 能够令你访问 Python 的所有类别特征，而不只是简单的函数调用。定义网络变得更加清晰，而且优雅。...但当你想要实现一个非常先进或「独特的」模型时，才真正需要深入了解低级和本质的 TensorFlow。 但当你真正深入了解低级 TensorFlow 代码时，就会遇到一些挑战。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。
返回值:graph_pb2.GraphDef proto包含底层TensorFlow图中所有操作的节点。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...返回值:如果fetches是单个图形元素，则使用单个值;如果fetches是列表，则使用值列表;如果fetches是字典，则使用与之相同的键的字典(有关运行，请参阅文档)。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。可选选项参数预期会出现[runo]。这些选项允许控制此特定步骤的行为(例如打开跟踪)。
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...非数字型：字符串、列表、元组、字典。...这里简要的看下例子，一般情况下我们是这么定义一个数组的： ? 当然，我们也可以使用如下方式定义：先指定数组中元素的类型，再创建数组 ? 为什么我们要这么定义呢，这么定义不是没有第一种简便吗？...（2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ? 将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
那深度学习领域，只会import numpy as np能行吗？ 当然不行！ 我想至少还要会 import tensorflow as pytorch!...NumPy用于黑洞成像 当然了，大家都知道了真正的黑洞不是下面这个网页版黑洞： 也不是下面这样很拉丝很炫酷的黑洞： 而是这样的“蜂窝煤之眼”的黑洞： 黑洞 M87 (图片来源: Event Horizon...当然引力波也不是下面这个双龙戏珠的样子： 而或许可能是这个骷髅之脸的样子？...而如下图所示，NumPy 的 API 和数组协议向生态系统提供了新的数组： 现在，这些数组协议是 NumPy 的主要特征，它们的重要性预计也会越来越大。...这些用户-开发人员经常不得不从头开始编写代码来解决他们自己或同事的问题，这些代码通常使用Python之前的低级语言，如Fortran46和C。
return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...return_dict（bool，可选）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。...return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
Keras Keras本身并不是一个框架，而是一个位于其他深度学习框架之上的高级API。目前它支持TensorFlow、Theano和CNTK。 Keras的优点在于它的易用性。...就高级和低级代码风格而言，Pytorch介于Keras和TensorFlow之间。...只有当你正在实现一个相当先进或“奇特”的模型时，你才真正需要深入了解底层，了解一些基本的TensorFlow。 棘手的部分是，当你真正深入到较低级别的TensorFlow代码时，所有的挑战就随之而来!...Pytorch的另一个优点是平滑性，你可以在Torch张量和Numpy数组之间来回切换。...如果你需要实现一些自定义的东西，那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦，这要求开发人员对TensorFlow会话有一个较好的理解。 Pytorch的互操作实际上要简单得多。
运行结构 1、tensorflow框架整体结构 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 3、tensorflow中的计算图 4、用变量来保存参数w 5、如何指定、调用GPU/CPU 6、计算模型...这些问题有可能拉低整个深度学习网络的运行效率或者引入不必要的Bug，而计算图正是为解决这一问题产生的。...++等低级语言执行（这里低级是就应用层而言），以此综合了两者的优点。...operation）、赋值、获取数据 . 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 ?...注意：如果tensorflow要输出张量不跟numpy中的array一样，要借助eval() print(tensor.eval()) . 3、tensorflow中的计算图 ?
Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。 说实话，今天安装TensorFlow的过程并不是很顺利，因为我犯了一个非常非常低级的错误。...我的Ubuntu是ubuntu-16.04-desktop-i386，也就是说是32位的，但是TensorFlow目前只支持Ubuntu AMD64位系统，所以安装了两次一直报错：tensorflow-...然后安装成功后做一个小测试，用numpy随机生成一些三维的三点然后用一个平面去拟合数据，具体如下： import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy
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