在tensorflow中将梯度幅度归一化为单位长度
在TensorFlow中，将梯度幅度归一化为单位长度是通过梯度裁剪（Gradient Clipping）来实现的。梯度裁剪是一种常用的梯度规范化技术，用于解决梯度爆炸或梯度消失的问题，以确保梯度的范数不超过一个预定的阈值。
梯度裁剪的步骤如下：
- 首先，计算模型的损失函数关于参数的梯度。
- 然后，计算梯度的范数（即梯度的幅度）。
- 如果梯度的范数超过了设定的阈值，就对梯度进行裁剪，将其缩放到一个单位长度内。
- 最后，使用裁剪后的梯度来更新模型的参数。
梯度裁剪的优势在于：
- 避免梯度爆炸：当梯度的范数超过阈值时，梯度裁剪可以将其缩放到一个合理的范围内，避免梯度爆炸导致的训练不稳定。
- 避免梯度消失：梯度裁剪可以防止梯度消失，确保梯度的幅度不会过小，从而保证模型能够进行有效的学习。
梯度裁剪在各种深度学习任务中都有广泛的应用场景，特别是在处理长序列数据（如自然语言处理任务中的文本生成）时，梯度裁剪可以帮助提高模型的稳定性和训练效果。
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2回答
我可以在CNN中使用层标准化吗？
、、、、
我看到层标准化是比批量标准化更现代的标准化方法，而且在Tensorflow中编码非常简单。但我认为层归一化是为RNN设计的，而批量归一化是为CNN设计的。我可以在CNN中使用层归一化来处理图像分类任务吗？选择批归一化或层的标准是什么？
浏览 1提问于2017-07-06得票数 7
我正在运行以下代码：
import tensorflow as tf
# data set
x_data = [10., 20., 30., 40.]
y_data = [20., 40., 60., 80.]
# try to find values for w and b that compute y_data = W * x_data + b
# range is -100 ~ 100
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1000., 1000.))
b = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1000.
浏览 38提问于2016-09-04得票数 3
1回答
假设我的数据由气泡图像组成，标签是描述大小分布的直方图，例如：
0-10mm 10%
10-20mm 30%
20-30mm 40%
30-40mm 20%
重要的是要注意-
所有尺寸百分比之和为100% (更准确地说是1.0 )。我没有带注释的数据，所以我不能训练一个对象检测器，然后通过计数检测到的对象来计算分布。但是，我的数据上确实有一个特征提取器培训。
我实现了一个简单的CNN，包括-
backbone.Global Resnet50 Resnet50 max池。1x1卷积6个滤波器(标签中有6个分配箱)。
通过实验，得出软熵和交叉熵作为损失函数不适合我的问题和需要的结论。
我认为，可
浏览 6提问于2019-11-17得票数 0
2回答
我想用拉普拉斯算子检测模糊图像。这是我使用的代码：
bool checkforblur(Mat img)
{
bool is_blur = 0;
Mat gray,laplacianImage;
Scalar mean, stddev, mean1, stddev1;
double variance1,variance2,threshold;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
Laplacian(gray, laplacianImage, CV_64F);
meanStdDev(laplacianIma
浏览 0提问于2017-12-12得票数 0
1回答
如何将任意长度的径向矢量改为固定长度的矢量(半径-长或1长)，只保留它的角度？给定的是鼠标光标X，Y；半径是已知的常量。
我的问题是-我有一个鼠标拖动拨号控制，我需要像0到360的输出角，如果顺时针方向，0到-360，如果逆时针，从鼠标点击或旋转方向改变的时刻开始。要使它完全按照我的要求工作-它需要考虑鼠标移动只围绕它的圆拨号，鼠标移动远离/圆中心必须被忽略。
要做到这一点-我需要使用Vector.AngleBetween和Vector.CrossProduct，但是:参数向量必须具有相同的长度。如何使它们的长度相同？
浏览 4提问于2015-04-19得票数 0
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我正在使用tf.layers.batch_normalization(a_pl, training=True)。通过tf.trainable_variables()，我可以看到所有可训练的变量。但我在里面找不到moving_mean和moving_variances。 代码如下： import tensorflow as tf
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
a_pl = tf.placeholder(tf.float32, [2, 3])
b = tf.layers.batch_normalization(a_
浏览 50提问于2019-03-23得票数 1
1回答
在阅读深入学习模型的tensorflow实现时，我试图理解培训过程中包含的以下代码段。
self.net.gradients_node = tf.gradients(loss, self.variables)
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0
for step in range((epoch*training_iters), ((epoch+1)*training_iters)):
batch_x, batch_y = data_provider(self.bat
浏览 4提问于2016-11-01得票数 1
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我正在尝试使用tensorflow在我的图像数据上构建softmax模型，灵感来自MNIST示例。当我尝试训练模型时，我发现损失并没有减少。我还看到参数(W，b)值在第一次迭代后没有变化。我是否需要在每次迭代后显式地更新参数值？
代码：-
######### Model Graph ###################
with tf.device('/cpu:0'):
x = tf.placeholder(tf.float32,shape = [None, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 3])
y_ = tf.placeholder(tf.floa
浏览 6提问于2016-08-06得票数 0
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1回答
我有一些不同长度的信号，它们要在一段距离上传播。我有一个时变增益(TVG)函数，它补偿传播范围内的传输损耗。我正在调查这些信号的信噪比，当应用TVG时，在不同的范围。例如，在10m、50m等位置。被建模的噪声是白噪声，它的协方差矩阵就是单位(I)矩阵。
虽然考虑了TVG，但我知道这个增益将应用于信号(不同长度的信号)和噪声(白噪声)在各自的范围内，然后我们计算它们的功率和期望值(噪声)，然后计算比率。
我使用的是维基百科网站给出的简单的SNR公式，链接如下。
SNR = s^H R_{vv} s
其中s是信号向量，R_{vv}是噪声协方差矩阵。
如何将此TVG与此公式中的信号和噪声协方差矩阵
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
2回答
我正在使用uicontrol创建GUI元素。以下是我的代码
uicontrol('Style','pushbutton', 'String','Load data','Parent',hTabs(1),'Position',[250 825 80 20], 'Callback',@ButtonCallback);
这里的问题是，当我使用Units normalized选项时，GUI元素从屏幕上消失。我想使用normalized，这样GUI就可以在不同的屏幕分辨率下进行自我调整。这方面
浏览 0提问于2012-07-17得票数 3
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给定的是一个笛卡尔坐标系和这个坐标系内的一个点(x，y)。例如，点p的坐标为(-12,2)：
|
|
p |
|
------------------+------------------>
|
|
|
|
现在我需要一个函数/算法，根据给定点计算与坐标系中心(0,0)相反的“方向”(北、东、南、西)。在我们
浏览 3提问于2011-09-09得票数 0
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我需要在TensorFlow中实现感知器，但是heaviside (单元步骤)激活似乎在TensorFlow中不可用。它不在tf.中，不在tf.nn.中，也不在tf.keras.activations.中。我猜是因为TensorFlow是基于梯度的库，而heaviside激活没有梯度。
我不知道为什么这个基本功能不存在。有什么解决办法吗？制造一个感知器。
浏览 4提问于2019-12-27得票数 0
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1回答
我正在尝试使用高斯函数对信号进行滤波。
这是我想出来的代码。
clear all
x = -1:0.001:1;
y = sin(2*pi*x/0.4) + sin(2*pi*x/0.1);
yh = fft(y);
plot(abs(yh))
del = 0.1;
g = (6/(pi*del^2))^0.5*exp(-6*x.^2./del^2);
gh = fft(g);
yfilter = ifft(2*pi*yh.*gh);
plot(x,y)
hold on
plot(x,yfilter);
然而，当我这样做时，滤波信号的振幅会放大。这是正常的吗？如果不是，我做错了什么？
浏览 0提问于2021-02-20得票数 0
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1回答
我正在用LibGDX做一个游戏。现在，我正在从一个移动实体的身体当前位置沿它移动的方向画一条线。也许我没有说对，所以这是我对我所说的内容的非常艺术的表达。 ? ? 我遇到的问题是，垂直线总是比对角线长得多，对角线总是比水平线长得多。我想要的是，无论方向如何，从实体投影的直线总是相同的长度。 下面是用于从实体主体的中心绘制线条的代码。如您所见，我正在扩展这条线(例如，扩展25.0f)。也许有一个公式可以用来根据方向动态地改变这个标量？ public class BodyMovementProjection implements Updatable {
public f
浏览 19提问于2021-09-06得票数 1
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1回答
我目前正在上学习教程，但我使用的是Java而不是C++。事情进行得很顺利，但我无意中发现了一些可能是由于实现上的差异造成的，除非我做错了什么。
我在一个立方体刚刚被渲染并且正在旋转的部分。本教程给出了以下代码：
model = glm::rotate(model, (float)glfwGetTime() * glm::radians(50.0f), glm::vec3(0.5f, 1.0f, 0.0f));```
为了详细说明这一点，model是模型矩阵。GLM库用于旋转这个矩阵，使用glfwGetTime()返回初始化后的秒数。我好奇的部分是vec3(0.5f, 1.0f, 0.0f)。在
浏览 12提问于2017-10-10得票数 0
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嗨，我正在尝试用自定义的损失函数来微调初始网络。这是一个三重损失函数。
此函数来自facenet.py
def triplet_loss(value, alpha):
"""Calculate the triplet loss according to the FaceNet paper
Args:
value: the embeddings for the anchor, positive, negative images.
Returns:
the triplet loss according to the Fac
浏览 1提问于2017-09-24得票数 0
2回答
假设我在做一个标准的DNN分类任务，我使用交叉熵损失。在损耗计算之后，我应用了一个掩码向量( 0，0，0，1，1，…将部分损失设定为零。
问题是Tensorflow将如何处理这个零损失？它会否涉及到反向传播？
浏览 6提问于2021-10-18得票数 0
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我想得到梯度模型的损失函数与特定层的输出在训练期间。接下来我要做的是，在下一个学习时代，用梯度值来修改图层中的一些东西。那么如何获得梯度呢？
下面是一个很小的例子。MinimalRNNCell代码是从TensorFlow的网站复制的，提供玩具数据只是为了复制行为。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import RNN, SimpleRNNCell, SimpleRNN, Layer, Dense, AbstractRNNCell
from tensorflow.keras import Model
import num
浏览 3提问于2020-03-01得票数 3
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在使用Tensorflow和加载图像数据时，我目前有：
image = tf.io.decode_png(tf.io.read_file(path), channels=3)
image = tf.reshape(image, [84, 84, 3])
image = tf.cast(image, tf.float32)
return image / 255.0
但是，我想使用tf.per_imdage_standardization，我应该保留255的除法，还是不再需要它了？
浏览 0提问于2019-08-12得票数 4
4回答
我试图用Java语言从C++源代码编写一个MD5加载器，但是我找不到这行代码在做什么：
animatedJoint.m_Orient = glm::normalize(animatedJoint.m_Orient);
其中animatedJoint.m_Orient为vec4。是干什么的呢？
浏览 4提问于2013-06-27得票数 3
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Solr将提供与我在hl.snippets中指定的一样多的高光，给出一个突出显示的列表。我想要的是一组(2或3)突出显示片段，这些片段与查询最匹配。与生俱来的Solr特性中有这样做的吗？
浏览 12提问于2022-07-06得票数 0
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这是我的片段着色器的相关部分。
varying vec3 normal;
varying vec3 halfv;
...
vec4 color = ambient * gl_LightSource[0].ambient;
vec3 n = normalize(normal);
float nl = max(dot(n, gl_LightSource[0].position.xyz), 0.0);
if (nl > 0.0)
color += (diffuse * gl_LightSource[0].diffuse * nl)
浏览 0提问于2013-07-04得票数 0
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我正在尝试为阿特拉斯解决IK，以实现类似于https://www.youtube.com/watch?v=LLGuGAs0cto的东西。在尝试了几次失败的AddPositionConstraint之后，我意识到即使没有任何约束，IK问题也会失败(Strandbeest也会失败)。 from pydrake.all import MultibodyPlant, FindResourceOrThrow, Parser, InverseKinematics, Solve
import numpy as np
plant = MultibodyPlant(0.001)
# filename = F
浏览 23提问于2021-03-31得票数 2
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1回答
在处理过程中，我有一个跟踪鼠标点击的向量：
friendlies.get(i).setXSpeed((friendlies.get(i).getmx()-friendlies.get(i).getX())/100);
friendlies.get(i).setYSpeed((friendlies.get(i).getmy()-friendlies.get(i).getY())/100);
friendlies.get(i)是向量，getmx()返回鼠标单击时所在的位置。唯一的问题是，随着矢量越来越接近它的目的地，速度会下降，我不知道如何让速度保持恒定。
浏览 2提问于2015-01-15得票数 0
1回答
正规映射与保持切线
、、、、
假设你有一个带有法线地图的三维网格。该网格还具有切线、二值化和法线。
从切线，双元和法线，你可以建立TBN矩阵，它是一个将切线空间转换成世界空间的矩阵。那样的话，要想得到真正的正常，你只需要做这样的事情：
mat3 TBN = mat3(tangent, bitangent, normal);
vec3 realNormal = TBN * normalFromTheNormalMap;
然而，如何从这个系统中得到真实的切线和双切线呢？
浏览 0提问于2017-09-19得票数 2
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1回答
我很难理解为什么我的高斯拟合数据集(ydata)不能很好地工作，如果我将与该数据对应的x值的间隔(xdata1转换为xdata2)。高斯表示如下：
其中A只是一个振幅因子。改变数据的某些值，很容易使它在这两种情况下工作，但我们也可以很容易地发现，在xdata1中，它不能很好地工作，在这些情况下，参数的协方差是不被估计的。我在Windows7上用Python3.7.1在Spyder中使用scipy.optimize.curve_fit。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplot
浏览 0提问于2019-03-26得票数 5
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1回答
我在Wii上玩过Metroid，并且想在three.js游戏中构建它的一个功能。
其特点是:如果对手不在视线范围内，就会显示一个向导，显示对手的方向。
其中的一个例子是：
📷
(图像源)
注意左边有箭头的小圆圈。
我的游戏里怎么会有类似的功能呢？
浏览 0提问于2016-04-17得票数 2
3回答
负重训练速度太慢
、、
我正在从头开始写我自己的CNN代码。虽然我得到了快速、收敛和令人满意的结果，但训练后的权重值变化很小(而成本/损失函数却以一种看似收敛的方式迅速下降)。初始权值:卷积核为非零单元矩阵，完全连通层权为0's，激活函数为乙状结肠。数据标度从0到1。为什么权重变化这么小？
浏览 0提问于2019-02-18得票数 2
1回答
卷积lstm自动编码器-错误跳跃
、、、、
我正在尝试用Tensorflow构建一个卷积lstm自动编码器(它还可以预测未来和过去)，它在一定程度上是有效的，但误差有时会回升，因此本质上，它永远不会收敛。
模型如下：
对于lstm的每个时间步，编码器以来自20帧反弹mnist视频的64x64帧开始。LSTM的每个堆叠层将其减半，并通过步长为2的2x2卷积增加深度。(so -->32x32x3 -->...--> 1x1x96)另一方面，lstm在其状态上执行步长为1的3x3卷积。这两个结果被连接起来形成新的状态。同样，解码器使用转置卷积返回到原始格式。然后计算平方误差。
错误从大约2700开始，大约需要20个小时(ge
浏览 0提问于2017-07-31得票数 0
2回答
我正在使用tensorflow的DNNRegressor。想知道是否规范化(应用日志或逆变换等)我的数值预测变量将有助于提高模型性能，如果是的话，基本逻辑是什么？MSE正被用于训练损失。
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
我试图为tensorflow 中的房屋编号图像创建一个卷积神经网络
当我运行我的代码时，我在第一步就得到了作为nan的成本。下面是指向github的链接，我已将其放入代码中
请告诉我我在哪里弄错了
浏览 2提问于2016-06-10得票数 3
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我试图使用tf 2.0中的batchnormalization layer创建一个类，但是它给了我一个错误，即变量不存在渐变。我尝试直接使用批规范化，但它也给了我同样的错误。它似乎没有训练与批规范化步骤相关的变量。
我尝试使用model.trainable_variables而不是model.variables，但也不起作用。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
fr
浏览 15提问于2019-07-28得票数 5
1回答
我想让我的玩家在pygame中寻找一些特定的坐标。我试图通过获得球员的位置和坐标之间的角度，然后将其旋转球员该角度。为此，我使用了一个函数，当我需要我的玩家看向鼠标的坐标时，该函数可以正常工作，但当我使用相同的函数使僵尸看向玩家时，该函数会失败。这是使用的函数。
def rotate_char(khiladi,vector,old_center,angle=False) :
x1, y1 = vector
x2, y2 = khiladi.pos
dx, dy = x2 - x1, y2 - y1
rads = atan2(dx, dy)
degs = degrees(rads)
r_kh
浏览 0提问于2020-07-13得票数 1
2回答
我读这本书是为了理解小波。这是一份写得很好的技术性文件。
Web.iitd.ac.in/~sumeet/WEVERETTutorial.pdf
但在其第一章中，它描述了下图，并作了解释：
频率以周期/秒或更常见的名称，以“赫兹”来测量。例如，我们在美国的日常生活中使用的电力是60赫兹(世界其他地方的50赫兹)。这意味着，如果你试图绘制电流，它将是一个正弦波，在1秒内通过同一点50次。现在，看看下面的数字。第一个是3 Hz的正弦波，第二个是10 Hz的正弦波，第三个是50 Hz的正弦波。比较它们
但我无法理解X和Y轴的值代表什么。X值范围在1，-1之间，所以我假设它是信号的值，
浏览 1提问于2014-09-03得票数 0
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1回答
超定义平面的计算梯度
、、、、
我想计算超定义平面(> 3点)的梯度(方向和大小)，例如4x，y，z坐标：
0，0，1，1，0，0，1，1，1，1，0
我计算梯度的代码如下所示(使用来自的奇异值分解，修改)：
import numpy as np
def regr(X):
y = np.average(X, axis=0)
Xm = X - y
cov = (1./X.shape[0])*np.matmul(Xm.T,Xm) # Covariance
u, s, v = np.linalg.svd(cov) # Singular Valu
浏览 4提问于2020-11-10得票数 0
1回答
重用神经网络
、、、
我对神经网络非常陌生，但对于我的一个项目来说，它们似乎很合适。最终，该应用程序应该可以在Android手机上运行。我的想法是使用TenserFlow，但我不确定它是否合适。
我有以下情况，我的输入是一组图像(它们的顺序不应该对输出有任何影响)。集合的大小不是固定的，但在大多数情况下小于10。我对整个集合的输出只是一个二进制分类(通过/失败)。
我将有一个卷积神经网络，它计算两个输出，一个权重和一个通过/失败的值。每个图像分别提供给这个CNN，然后使用加权算术平均值将结果值聚合为最终的通过/失败值。
我的问题是，我能用TensorFlow训练这样的网络吗？
我的训练数据中没有CNN输出的值，只有
浏览 10提问于2016-08-17得票数 1
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在我的系统上，使用我的USB麦克风，我发现在CMU Sphinx上工作最好的音频电平大约是最大音量的20%。这为我提供了75%的语音识别准确率。如果我把这个数字放大，我得到的识别准确率要差得多(25%)。为什么会这样呢？Sphinx的推荐音频级别是多少？此外，我还使用了16,000个样本/秒，16位。
浏览 1提问于2015-11-09得票数 0
我正在学习Tensorflow 2.0，我正在尝试弄清楚Gradient Tapes是如何工作的。我有一个简单的例子，在这个例子中，我评估了logits和标签之间的交叉熵损失。我想知道为什么关于logits的梯度是零。(请看下面的代码)。TF的版本为tensorflow-gpu==2.0.0-rc0。 logits = tf.Variable([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]], type=tf.float32)
labels = tf.constant([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]],dtype=tf.float32)
w
浏览 12提问于2019-09-11得票数 2
我正在尝试修改代码(它本身就是的一个实现)。我已经得到了一般的可视化和渲染工作，但我现在试图动画一些现实的运动。
光源的点由归一化矢量(例如THREE.Vector3(1, 0.75, 0) )确定。灯光似乎来自右上角)。现在我想做的是让矢量绕着球体旋转，就像球体绕光源运行一样。但我不知道该怎么做。我试着更新/改变矢量的位置。但我不知道如何计算合适的下一个x,y,z值。我试过应用欧拉角和旋转矩阵，比如：
euler = new THREE.Euler(f,g,h, 'XYZ');
matrix = new THREE.Matrix4().makeRotationFromEule
浏览 3提问于2015-07-07得票数 2
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我正在使用旧的Turbo C++，我是一个初学者。这是我正在计划的一个正在进行的项目的代码。
圆圈随着WSAD键移动，但问题是我希望圆圈的喷嘴(从中心开始的一条线)跟随鼠标的移动，但我想不出将喷嘴的长度限制在30像素的数学部分。这条线继续接触指针的位置。
我试着使用距离公式和直线方程，得到一个既有斜率又有直线长度的表达式。但这里的问题是，在分母中有一个平方根，我认为这是导致问题的原因。
对于以下问题，这里的大部分代码都是不必要的，因此请忽略
下面是相关的代码
originx=getmaxx()/2;
originy=getmaxy()/2;
while(doga==0)
浏览 2提问于2012-06-19得票数 0
回答已采纳
从我的背景来看，我理解有一个学习速率(α)的目的是将梯度的大小(▽J)标准化，这样步长就可以适当地收敛到局部极小值。
由于α是任意的，所以我们必须找到最佳的超参数学习速率(α)。
也许，当我们将梯度归一化为一个单位向量时，我们不必对其进行超参数调整，在这个单位向量中，梯度的大小总是1。
传统的梯度下降：
w:=w −α▽J
我的梯度下降：
w:=w −▽J/||▽J||
再次，回到我的问题，我不明白为什么梯度下降的变体没有我的想法。将梯度归一化为单位向量
ps。我推测，当梯度的幅度极低时，我的梯度下降可能不能很好地工作，并且可能会发散到inf。
浏览 0提问于2022-07-05得票数 1
据我所知，默认情况下，omitNorms设置为false，但不知怎么的，分数根本不起作用。它在所有领域都显示相同的分数。
{
"MediaOutletName":"Guardian Money",
"score":6.101774},
{
"MediaOutletName":"The Guardian",
"score":6.101774},
{
"MediaOutletName"
浏览 2提问于2016-08-15得票数 1
我想用一维CNN来预测下一天的太阳能。时间序列数据分辨率为1小时，时长为1年。我正在用第一天的数据训练模型来预测第二天。xtrain = day1，ytrain = day2，xtest = day3来预测day4。
24小时数据输入-> CNN -> 24小时输出
我已经训练了10天的数据(样本)；然后提前4天预测，问题是CNN总是给出相同的输出值，无论输入是什么。然后，我检查了权重，只有输出层的权重是非零的。而且，输出值不会随着输入集的不同而变化。
数据链接：
权重矩阵的图像：
预测值的图表：
代码：
import pandas
from pandas import
浏览 2提问于2018-02-01得票数 2
在TensorFlow或Theano中，你只告诉图书馆你的神经网络是怎样的，以及前馈应该如何操作。
例如，在TensorFlow中，您可以编写：
with graph.as_default():
_X = tf.constant(X)
_y = tf.constant(y)
hidden = 20
w0 = tf.Variable(tf.truncated_normal([X.shape[1], hidden]))
b0 = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden]))
h = tf.nn.softma
浏览 2提问于2016-02-11得票数 10
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根据我在stackoverflow上找到的几篇文章(例如这个Why does word2Vec use cosine similarity?)，在我们训练了一个word2vec ( CBOW或Skip-gram)模型之后，计算两个词向量之间的余弦相似度是一种常见的做法。然而，这对我来说似乎有点奇怪，因为该模型实际上是用点积作为相似度分数进行训练的。这一点的一个证据是，我们在训练后得到的词向量的范数实际上是有意义的。那么，为什么人们在计算两个单词之间的相似度时仍然使用余弦相似度而不是点积呢？
浏览 132提问于2019-01-29得票数 7
据我所知，在训练神经网络时，最好有期望为0和std的数据。其中1人。
现在，如果我有一个比率分布的特征，即中值和期望值可能相差很大。如果我应用高斯归一化-减去期望，除以std，我将得到一个分布，再一次中值不同的期望。
📷
我应该被这事困扰吗？我可以很容易地移动他们匹配，通过应用日志，但我想知道，我是否应该浪费时间在这样的细节？
浏览 0提问于2018-06-05得票数 0
1回答
我需要最小化以下总和：
最小化所有i{(i = 1 to n) fi(v(i), v(i - 1), tangent(i))}的总和
v和tangent是向量。fi将这3个向量作为参数，并返回与这3个向量相关的成本。对于此函数，v(i - 1)是在上一次迭代中选择的向量。
tangent(i)也是已知的。给定另外两个向量v(i - 1)和tangent(i)，fi会计算选择向量v(i)的成本。v(0)和v(n)向量是已知的。tangent(i)的值也是预先知道的
i = 0 to n。
我的任务是确定所有这样的v(i)，使i = 1 to n函数值的总成本最小化。
你能给我一些解决这个问题的想
浏览 3提问于2012-05-23得票数 2
我有一个tensorflow训练模型，并在tensorflow测试，精度达到95%。
Tensorflow模型被转换为ONNX并转换为TensorRT。TensorRT引擎以16位精度运行.在TensorRT中，准确率下降到75%。即使使用kTF32，准确率仍为75%。测试相同的图像为两个测试和相同的输入大小。
我该从哪里看这个精度下降的地方？唯一的区别是我在TensorRT中进行批处理推理，而不是在Tensorflow中。
对于Tensorflow和TensorRT，使用OpenCV读取图像。
从Tensorflow到ONNX的转换精度会下降吗？
浏览 6提问于2020-09-11得票数 0
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正如问题所述，如何确定哪一行或哪一列是特征值的对应特征向量？以下是代码：
import numpy as np
A = [45,37,42,35,39]
B = [38,31,26,28,33]
C = [10,15,17,21,12]
arrays= np.array([A,B,C])
covMatrix = np.cov(arrays,bias=True)
print (covMatrix)
特征值和特征向量的求法
eigval, eigvec = np.linalg.eig(covMatrix)
eigval = eigval.real
print(eigval,"\n"
浏览 6提问于2022-10-12得票数 0
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