在张量中0代表什么(“decode_jpeg:0”，shape=(?，?，1)，dtype=uint8)？

在张量中，0代表张量的索引。在给定的问答内容中，"decode_jpeg:0"表示张量的名称，而"shape=(?，?，1)"表示张量的形状，其中"?"表示未知的维度大小，"dtype=uint8"表示张量的数据类型为无符号8位整数。

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decode_gif():将gif编码图像的帧解码为uint8张量。decode_image():用于decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg和decode_png的函数。...decode_jpeg():将jpeg编码的图像解码为uint8张量。decode_json_example():将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。...decode_png():将png编码的图像解码为uint8或uint16张量。decode_proto():op从序列化协议缓冲区消息中提取字段到张量中。...，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。...域：shape:输入数据的形状dtype:输入的数据类型default_value:如果示例缺少此特性，则使用的值。

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tf.SparseTensor 函数SparseTensor 类定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.参见指南：稀疏张量>稀疏张量表示代表稀疏张量....TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...如果你有单独的indices，values和dense_shape张量,SparseTensor在传递给下面的操作之前，将它们包装在一个对象中。...例如：稀疏张量表示：SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])表示稠密张量：[[1, 0, 0,...0] [0, 0, 2, 0] [0, 0, 0, 0]]属性dense_shape int64的一维张量,表示稠密张量的形状.dtype 在这个张量中元素的DType.graph 包含 index,value

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将上述的图像按行展开，因此，在MNIST训练数据集中，mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点...在此张量里的每一个元素，都表示某张图片里的某个像素的强度值，值介于0和1之间。如图所示 ?...[3] == 1 images = images.reshape(images.shape[0], images.shape...[1] * images.shape[2]) if dtype == numpy.float32: # Convert from [0, 255] -> [0.0, 1.0]...即使在卷积胜境网络中，最后一步也需要用softmax来分配概率。

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TensorFlow 图像预处理（一）图像编解码，图像尺寸调整

编码与解码图像解码与编码：一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是经过了压缩编码。...//image//3.jpg","wb") as f: f.write(encoded_image.eval()) 其中： decode_jpeg函数为jpeg（jpg）图片解码的过程...tf.image.central_crop：比例调整，central_fraction决定了要指定的比例，取值范围为(0，1]，该函数会以中心点作为基准，选择整幅图中的指定比例的图像作为新的图像。...# TensorFlow的函数处理图片后存储的数据是float32格式的，需要转换成uint8才能正确打印图片。...print("Digital type: ", resized.dtype) resized = np.asarray(resized.eval(), dtype='uint8')

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写关于代码在文字中使用这些东西时，请反驳：参数名称（例如，input，x，tensor）回到张量名称（例如output，idx，out）数据类型（例如，int32，float，uint8）文本中引用的其他...如果您需要具体关于大小，请使用以下约定：参考标量为“0-D张量” 参考矢量作为“1-D张量” 参考矩阵为“2-D张量” 参考具有3维或更多维度的张量作为3-D张量或nD张量。...在上面的例子中，命名image开始的描述是=为了防止A uint8 Tensor.在我们的文本之前添加A 3-D uint8 Tensor...。...在Python中定义的操作如果您的op在python/ops/*.py文件中定义，则需要为所有参数和输出（返回）张量提供文本。...该squeeze()运算有一个很好的伪代码示例： # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]

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在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。...例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。...例子：稀疏张量SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])代表密集张量：[[1, 0, 0, 0]...[0, 0, 2, 0] [0, 0, 0, 0]]1、__init____init__( indices, values, dense_shape)创建一个SparseTensor。...2、性质dense_shape一个int64的一维张量，表示稠密张量的形状。dtype这个张量中元素的d型。graph包含索引、值和dense_shape张量的图。

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tensorflow之读取jpg图像长和宽实例

有时需要读取jpg图像的长和宽，tensorflow提供了很好的支持直接上示例 decode_jpeg_data = tf.placeholder(dtype=tf.string) decode_jpeg...Desktop/timg.jpg", 'rb').read() print(len(image_data)) with tf.Session() as sess: image = sess.run(decode_jpeg...,feed_dict={decode_jpeg_data: image_data}) print(image.shape[0]) print(image.shape[1]) ?...注意看image，shape是(800,800,3) 表示长为800 宽为800 3个通道补充知识：TensorFlow中multiply和matmul的区别 TensorFlow中multiply是两个矩阵之间对应元素相乘

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

('数据张量=',x.ndim) print('数据类型=',x.dtype) x = np.array(12) printshape(x) #标量即0D张量数据形状= () x = np.array...([12, 3, 6, 14, 7]) printshape(x) #向量即1D张量数据形状= (5,) x = np.array([[5, 78, 2, 34, 0],...# 数据类型（在 Python 库中通常叫作 dtype）：这是张量中所包含数据的类型，例如，张量的类型可以是float32、uint8、float64 等。...) #数据形状= (60000,) 数据张量= 1 数据类型= uint8 printshape(test_labels) #数据形状= (10000,) 数据张量= 1 数据类型= uint8 import...每个人可以表示为包含 3 个值的向量，而整个数据集包含100 000 个人，因此可以存储在形状为(100000, 3) 的2D张量中。

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tf API 研读2：math

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 构建图。 out = tf.abs(X)。 # 在session中启动图。...例： a = tf.constant([2, -2, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64) RHS=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype...,shape=[2,2],dtype=tf.float64) RHS=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype=tf.float64) z=tf.matrix_triangular_solve...例： a = tf.constant([2, 4, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64) RHS=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype...例： a = tf.constant([1,2,3,4],shape=[2,2],dtype=tf.float64) b = tf.constant([1,2,3,4],shape=[2,2],dtype

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...3.2 DIN使用在DIN中，可以通过运行时变量看到tile的作用，可见 query 扩展成 queries，就是按照 tf.shape(facts)[1] 的数值来扩展。..., 36), dtype=float32) query = {Tensor} Tensor("Attention_layer_1/add:0", shape=(?..., 36), dtype=float32) queries = {Tensor} Tensor("Attention_layer_1/Tile:0", shape=(?, ?)..., 36), dtype=float32) tf.shape(facts)[1] 的数值是 4，query 的shape是[128 36]。

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keras分类模型中的输入数据与标签的维度实例

在《python深度学习》这本书中。...(60000, 28, 28) len(train_labels) 60000 train_labels array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8...0-9999 ，代表10000个最常见单词的每个单词的索引，每个list长度不一，因为每条评论的长度不一，例如train_data中的list最短的为11，最长的为189。...train_labels和test_labels都是含25000个元素（元素的值要不0或者1，代表两类）的list。...），dtype为float32的ndarray（one-hot向量），train_labels和test_labels变成了shape为（25000，）的一维ndarray，或者（25000,1）的二维

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jupyter notebook_numpy_1

¶ python中有自己的数据类型. numpy中的数据类型相对于python来说,更加的细致 1.bool:布尔 , 1 字节 2.int :整数类型,代表的是int64....> numpy中的名词(线代中的名称) 1.一个整数 : 标量纯量 2.一维的数组 : 向量矢量 3.二维的数组 : 矩阵 4.三维及其以上 : 张量使用ndarray保存数据数据库有瓶颈 MySQL...Out[34]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 引用传地址但是引用传地址在ndarray中不能正常的使用 In [40]: li_ = [1,2,3,4,5...='<U6') ndarray的随机值 low 范围的最小值 high 范围的最大值 size 数组的形状 dtype 数据类型 In [85]: #2行3列 tinyint uint8 0...均值是0 标准差值为1 #什么是正态分布?

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keras CNN卷积核可视化,热度图教程

(x, 0, 255).astype('uint8') return x # 可视化滤波器 def kernelvisual(model, layer_target=1, num_iterate=100...# 效用函数通过其L2范数标准化张量 grads /= (K.sqrt(K.mean(K.square(grads))) + 1e-5) # 此函数返回给定输入图像的损耗和梯度 iterate = K.function...).resize(input_shape)) # 添加一个维度- (1, 224, 224, 3) data_img = np.expand_dims(data_img, axis=0) if pred_idx...)[0] # 将每个通道的导数取平均,值越高代表该通道影响越大 pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0, 1, 2)) iterate = K.function([model.input...) # 叠加图片 # 缩放成同等大小 heatmap = cv2.resize(heatmap, (img_show.shape[1], img_show.shape[0])) heatmap = np.uint8

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tf.Variable

变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为:[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为:[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8...更新量为Q-1+P-K阶张量，形状为：[d_0, ..., d_{Q-2}, self.shape[K], ..., self.shape[P-1]].例如，我们想把4个散射元素加到一个秩为1的张量到8...参数：indices:指标张量。必须是下列类型之一:int32、int64。必须在range [0, params.shape[axis]]中。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。

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深度学习_1_Tensorflow_1

================================================== # 张量tensor # 将numpy中的数组封装为tensor类型 # tensor:名字,shape...,dtype # 阶:维度 # 数据类型:tf.float32,64(其实没有意义,实际还是32) int8-64,uint8,string,bool # print(a.shape,a.name...把原来的数据直接修改 # tensorflow中 # tf.reshape:创建新的张量动态形状 # tf.Tensor.set_shape:更新Tensor的静态形状 # 静态形状 (当数量不确定时可以...(shape,dtype=tf.float32,name=None) 全为0 # tf.ones(shape,dtype=float32,name=None) 全为1 # tf.constant...(value,dtype=None,shape=None,name=None) 常量张量 # tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=float32

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

: shape=(4,), [...], numpy=array([ 99, 97, 102, 233], dtype=int32)> 注意在类型为tf.string的张量中，字符串长度不是张量形状的一部分...], [99, 97, 102, 102, 232], [21654, 21857], [65, 66], [], [67]]> 结果并不太令人惊讶：r2中的张量是沿着轴 0 在r中的张量之后附加的。...([[0., 1., 0., 0.], [2., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 3.]], dtype=float32)> 请注意，稀疏张量不支持与密集张量一样多的操作。...=array([[ 1, 5, 6, 9, 11], [ 0, 10, 13, 0, 0]], dtype=int32)> 如果您想使用不同的填充值，比如-1，那么在调用to_dense()...>, ] >>> pow_op.outputs [<tf.Tensor 'pow:0' shape=() dtype

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Numpy 如何操作数组

""" a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) print(a) a = array([0, 1.8, 3.3, 4.1], dtype=uint8)...) print('asarray类型转换：', b) c = a.astype(uint8) print('astype类型转换：', c) a = array((1,2,3,4), dtype=int32...= 3, 3 print(a) # 对角线元素 print('all :\n', a.diagonal()) # 对角线元素偏移，正数代表右移，负数代表左移 print('左移：\n', a.diagonal...10:2]) print(np.c_[1:10:2]) # ones(shape, dtype)，定制一个全1的数组，数组类型可指定 # zeros(shape, dtype),定制一个全0的数组，数组类型可指定...# empty(shape, dtype, order)，产生一个指定大小的数组(指向的内存未初始化，故值随机) print('全1:\n', ones([3, 5], dtype = np.float32

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Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

Name代表的是张量的名字，也是张量的唯一标识符，我们可以在每个op上添加name属性来对节点进行命名，Name的值表示的是该张量来自于第几个输出结果（编号从0开始），上例中的“mul_3:0”说明是第一个结果的输出...Shape代表的是张量的维度，上例中shape的输出结果(1,1)说明该张量result是一个二维数组，且每个维度数组的长度是1。...> Tensor("a_11:0", shape=(2, 0), dtype=float64) 如程序2-1所示，函数constant有五个参数，分别为value，name，dtype，shape和verify_shape...如：上例中的实际shape为(2,0)，若我们将参数中的shape属性改为(2,1)，程序就会报如下错误： TypeError: Expected Tensor's shape: (2, 1), got...dtype是必填参数，代表传入value的数据类型；shape是选填参数，代表传入value的维度；name也是选填参数，代表传入value的名字。

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