在tensorflow中使用单个轴上的指定切片进行局部缩减 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

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tf.compat

.): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。(弃用参数)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。....): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。function(...): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。....): 根据索引从params坐标轴中收集切片。gather_nd(...): 将params中的切片收集到一个由指标指定形状的张量中。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。....): 根据指标从现有张量中减去稀疏更新。tensor_scatter_update(...): 根据指标将更新分散到现有张量中。tensordot(...): a和b沿指定轴的张量收缩。

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Grafana 监控大屏可视化图表

Alert List 告警列表，用来在大屏上显示最近的告警 Bar chart 数据分类图表 Stat 可视化显示一个大的统计值，带有可选的图形迷你图。可以使用阈值控制背景或值颜色。...Bar Gauge 通过将每个字段缩减为单个值，条形图简化了数据 Table 表面板可视化非常灵活，支持时间序列、表、注释和原始JSON数据的多种模式。该面板还提供日期格式、值格式和颜色选项。...Pie chart 饼图以饼图切片的形式显示一个或多个查询中的缩减序列或序列中的值，因为它们彼此相关。切片的弧长、面积和中心角都与切片值成比例，因为它与所有值的总和有关。...Histogram 直方图可视化计算值的分布，并将其显示为条形图。Y轴和每个条的高度表示落入每个括号中的值的计数，而X轴表示值范围。 Text 文本面板允许您在仪表板中直接包含文本或HTML。...画布可视化是可扩展的表单构建面板，允许您在静态和动态布局中显式放置元素。这使您能够在Grafana的UI中以标准Grafana面板无法实现的方式设计自定义可视化和覆盖数据。

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张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）

reshape 操作使我们能够沿着特定的轴定位元素。element-wise 运算允许我们对两个张量之间的元素进行运算，而reduction 运算允许我们对单个张量内的元素进行运算。....8889) > t.std()tensor(1.1667) 所有这些张量方法都通过对所有张量元素进行运算而将张量缩减为单个元素标量值的张量。...这些值是通过在第一个轴上运行的每个数组中获取元素的最大值来确定的。对于这些最大值中的每一个，argmax()方法都会告诉我们值所在的第一个轴上的哪个元素。 4 在第一个轴的索引2处。...这里的argmax 值，告诉索引在每个数组里面的最大值所在的地方。在实际应用中，我们经常在网络的输出预测张量上使用argmax()函数来确定哪一类具有最高的预测值。...一、高级索引和切片对于NumPy ndarray对象，我们有一组相当健壮的索引和切片操作，PyTorch张量对象也支持大多数这些操作。使用此资源进行高级索引和切片。

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NumPy 1.26 中文文档（五）

与 Python 中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片（例如使用N个整数）以及通过ndarray的方法和属性来访问和修改数组的内容。...数组索引数组可以使用扩展的 Python 切片语法array[selection]进行索引。类似的语法也用于访问结构化数据类型中的字段。另请参阅数组索引。...数组索引可以使用扩展的 Python 切片语法 array[selection] 对数组进行索引。类似的语法也用于访问结构化数据类型中的字段。另请参见数组索引。...默认缩减数据类型与self的数据类型相同。为了避免溢出，使用更大的数据类型执行缩减操作可能很有用。对于一些方法，还可以提供可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。...默认缩减数据类型与self的数据类型相同。为避免溢出，执行缩减时使用较大的数据类型可能会很有用。对于几种方法，还可以提供一个可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。

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tf.reduce_mean

(弃用参数)有些论点是不赞成的。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:不推荐使用keep_dims，而是使用keepdims沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...keepdims: 如果为真，则保留长度为1的缩减维度。name: 操作的名称(可选)。reduction_indices: axis的旧名称(已弃用)。...keep_dims: keepdims的弃用别名。返回值:减少的张量。Numpy兼容性:相当于np.mean有一个dtype参数，可用于指定输出类型。默认情况下，这是dtype=float64。...([1., 0., 1., 0.])tf.reduce_mean(y) # 0.5原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/

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TensorFlow 深度学习笔记卷积神经网络

局部与局部之间联系往往不太紧密我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识，因此可以从这里减少需要学习的参数数量 Weight share 但这样参数其实还是挺多的，所以有了另一种方法：权值共享...用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动移动到边缘上的时候，如果不超出边缘，3x3的中心就到不了边界因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点，只能得到26x26的结果而可以越过边界的情况下...Max Pooling 在一个卷积层的输出层上取一个切片，取其中最大值代表这个切片优点不增加需要调整的参数通常比其他方法准确缺点：更多Hyper Parameter，包括要取最值的切片大小，以及去切片的步长...LENET-5, ALEXNET Average Pooling 在卷积层输出中，取切片，取平均值代表这个切片 1x1 Convolutions 在一个卷积层的输出层上，加一个1x1的卷积层，这样就形成了一个小型的神经网络...上切片采样时，每个方向上的滑窗步长，必须和format指定的维度同阶 padding: A string from: "SAME", "VALID". padding 算法的类型 use_cudnn_on_gpu

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TensorFlow 模型优化工具包 — 训练后整型量化

优化模型以缩减尺寸、延时和功耗，使准确率损失不明显为何应使用训练后整型量化我们之前发布的“混合”训练后量化方法可在许多情况下减少模型大小和延迟时间，但却必须进行浮点计算，这可能不适用于所有硬件加速器...与量化感知训练相比，此工具更易于使用，并可在大多数模型中实现出色的准确率。目前可能仍存在需要进行量化感知训练的用例，但我们希望随着训练后工具的不断改进，这种情况会越来越少。...这样可使转换过程顺利进行，并会生成始终在常规移动 CPU 上执行的模型，鉴于 TensorFlow Lite 将在只使用整型的加速器中执行整型运算，并在执行浮点运算时回退到 CPU。 ...例如，我们仅使用 ImageNet 数据集中的 100 张图像对模型进行校准后，即得出了以下准确率。结果延时与浮点模型相比，量化模型在 CPU 上的运行速度提升了2到4倍，模型压缩提升4倍。...我们会使用所记录的推理值，以确定在整型算法中执行模型全部张量所需的缩放比例参数。 Int8 量化方案需要注意的是，我们的全新量化规范已实现这一训练后用例，且该用例可针对某些运算使用每轴量化。

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机器学习常用术语超全汇总

例如，假设我们使用输入矩阵左上角的 2x2 切片。这样一来，对此切片进行卷积运算将如下所示：卷积层由一系列卷积运算组成，每个卷积运算都针对不同的输入矩阵切片。...FP 率的定义如下：假正例率假正例数假正例数负例数特征 (feature) 在进行预测时使用的输入变量。特征列 (tf.feature_column) 指定模型应该如何解读特定特征的一种函数。...如下图所示，进行了四个池化运算。假设每个池化运算都选择该切片中四个值的最大值：池化有助于在输入矩阵中实现平移不变性。对于视觉应用来说，池化的更正式名称为空间池化。...再举一个例子，搜索查询中的单词也可能属于稀疏特征 - 在某种指定语言中有很多可能的单词，但在某个指定的查询中仅包含其中几个。与密集特征相对。...迁移学习是迈向人工智能的一小步；在人工智能中，单个程序可以完成多项任务。

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机器学习术语表

在混淆矩阵中，一个轴表示模型预测的标签，另一个轴表示实际标签。N 表示类别个数。在二元分类问题中，N=2。...例如，假设我们使用输入矩阵左上角的 2x2 切片。这样一来，对此切片进行卷积运算将如下所示： ? 卷积层由一系列卷积运算组成，每个卷积运算都针对不同的输入矩阵切片。...例如，世界上某些地区的邮政编码是整数，但在模型中，不应将整数邮政编码表示成数值数据。这是因为邮政编码 20000 在效力上并不是邮政编码 10000 的两倍（或一半）。...再举一个例子，搜索查询中的单词也可能属于稀疏特征 - 在某种指定语言中有很多可能的单词，但在某个指定的查询中仅包含其中几个。与密集特征相对。...迁移学习是迈向人工智能的一小步；在人工智能中，单个程序可以完成多项任务。

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tf.math

angle(...): 返回复张量(或实张量)的元素参数。argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。...l2_normalize(...): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。 (deprecated arguments)lbeta(...): 计算，沿最后一个维度减小。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...返回值：values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。7、tf.math.argmax返回一个张量在轴上的最大值的指标。

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tf.unstack

通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型，一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。...is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn

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掌握此心法，可以纵横 Numpy 世界而无大碍

抽象轴上的操作对于4维及更高维度的数据，无法在3维空间图示。这个时候，就不要考虑形象思维了，直接按照规则做处理。...cumsum，cumprod 不缩减轴向，只在指定轴向操作，请读者自己试验。 3....索引和切片（indexing and slicing）心法3: 在索引中出现冒号(:)，则本轴继续存在，如果只是一个数值，则本轴消失。...在 reshape 之后，数据在各个轴上是如何重新分配的？...心法3: 在索引中出现冒号(:)，则结果中本轴继续存在，如果只是一个数值，则本轴消失。

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python数据分析——数据的选择和运算

主要有以下四种方式：索引方式使用场景基础索引获取单个元素切片获取子数组布尔索引根据比较操作，获取数组元素数组索引传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集数组的索引主要用来获得数组中的数据...一维数组元素提取沿着单个轴，整数做下标用于选择单个元素，切片做下标用于选择元素的范围和序列。...如果为True,则不要使用连接轴上的索引值。生成的轴将标记为0…, n-1。 join_axes-这是索引对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。..._NoValue'>)返回给定轴上的数组元素的乘积。程序代码如下所示：【例】请使用Python对多个数组进行求和运算操作。

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tf.math.reduce_sum

(弃用参数)Warning: 一些参数是不赞成的:(keep_dims)。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:不推荐使用keep_dims，而是使用keepdims。...沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。...如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...axis: 要缩小的尺寸。如果没有(默认值)，则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量)，rank(input_张量)]范围内。keepdims: 如果为真，则保留长度为1的缩减维度。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/reduce_sum

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TensorFlow简介

在开始使用TensorFlow示例之前，我们需要了解一些基本知识。什么是张量？张量是TensorFlow使用的主要数据块。它们就像TensorFlow用来处理数据的变量。...如果您的系统上没有安装这个库，可以使用pip install matplotlib来安装。...裁剪或切片图像使用TensorFlow 首先，我们把这些值放在一个占位符上，如下所示： myimage = tf.placeholder("int32",[None,None,3]) 为了裁剪图像，我们将使用如下的切片运算符...使用Tensorflow移调图像在这个TensorFlow例子中，我们将使用TensorFlow做一个简单的转换。...示例都向您展示了如何使用TensorFlow进行操作。

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Power BI：一页报告体现更多图表的三种姿势

我们做销售分析报告，可能会有很多页，例如今天，我介绍在Power BI中缩减页数的三种姿势，有利于实现页面精简，提升用户友好度。...常规状态下我们可能需要三个图表实现以上功能; 1.一个品牌销售排行条形图 2.一个类别销售排行条形图 3.一个品牌切片器对类别进行按品牌切换通过Power BI的下钻功能即可一张图实现以上三个内容，节约页面空间...设置及使用如下动画轴拖动相应需要下钻的字段即可二、按钮及书签同一页按照不同维度查看信息，先看动画结果实现过程 1.新建两个空白按钮，格式自拟 2.将书签和选择窗格打开，新建两个书签 “按款式数量...”书签将金额相关图表关闭 ”按销售金额“将款式数量相关图表关闭保留公用的切片器，文本框等图表，即可在一页显示更多维度的图表。...总结以上，我们通过三种不同的界面设置方案，即实现了页面数量的缩减。具体到业务场景中，可组合使用。本文讲的是前台处理方式，后台处理(Query+Pivot)将会有不同的方案。

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python的NumPy使用

ndarray.compress(condition[, axis, out]) 沿给定轴返回此数组的选定切片。...轴参数的示例尺寸为3 x 3 x 3的三维阵列，在其三个轴中的每个轴上求和： >>> x array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [... [63, 66, 69]]), array([[ 3, 12, 21], [30, 39, 48], [57, 66, 75]])) 参数dtype指定应在其上进行缩减操作...默认的reduce数据类型与self的数据类型相同。为避免溢出，使用更大的数据类型执行缩减可能很有用。对于多种方法，还可以提供可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。...示例： # 在 Numpy 中，数组上的算术运算符总是应用在元素上。填充一个新数组并返回结果。

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python的中的numpy入门

Python中的NumPy入门在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库。它提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数，是进行科学计算和数据分析的重要工具。...本文将介绍NumPy的基本概念以及如何使用它进行数组操作和数学运算。1. 安装NumPy要使用NumPy，首先需要在Python环境中安装它。可以使用pip包管理工具进行安装。...这些操作可以在整个数组上执行，也可以在特定的轴上执行。...数组形状变换在NumPy中，可以使用reshape()函数来改变数组的形状。...这个例子展示了NumPy在实际应用场景中的灵活性和高效性。希望这个示例代码可以帮助您更好地理解NumPy的使用方法和实际应用。

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NC:小脑皮层输出中的结构连接

通过用局部受限光顺序刺激单个小叶，我们确定了Purkinje细胞和CN神经元之间功能连接的位置，这使我们能够构建Purkinje细胞在单个CN神经元上趋同的连接图(图1d, e)。...图5 来自不同区域的Purkinje细胞点终止于 CN 附近 2.4 来自不同区域的Purkinje细胞点在靠近的地方终止到CN神经元上为了补充我们在单个CN神经元上多区域收敛的电生理发现，我们使用了一种解剖跟踪方法...从所有四个功能区接收输入的细胞比随机模型预测的要多，并且这些4区细胞在地形上似乎位于CN的轴的中线附近。...然而，4 区输入细胞的地形富集沿前腹侧-尾背轴扩散，其中 4 区输入细胞紧密聚集在正交的喙背-尾腹轴上，可能对 CN 的输出电路产生影响，尽管它们似乎并不代表迄今为止确定的任何已定义的输出像元群。...4.4 光遗传学和空间映射我们使用了带有 470 nm LED 光源的 Polygon400E 图案空间照明器，估计焦平面功率密度为 100 mW/mm2通过 40X 水浸物镜对Purkinje细胞轴突进行局部光学刺激使用

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