语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。...如果输入是一个向量(秩=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。...，计算每一行的前k个条目(resp)。沿着最后一个维度的向量)。...参数:input: 一维或更高张量，最后维数至少为k。k: 0-D int32张量。要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/nn/top_k?hl=en
一些基本概念 在开始学习Keras之前，一些基础知识是必备的，关于深度学习的基本概念和技术，在使用Keras之前大体了解一下基础知识，这将减少你学习中的困惑。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...3.data_format 这是一个无可奈何的问题，在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（...而TensorFlow，的表达形式是（100,16,32,3），即把通道维放在了最后，这种数据组织方式称为“channels_last”。...Keras默认的数据组织形式在~/.keras/keras.json中规定，可查看该文件的image_data_format一项查看，也可在代码中通过K.image_data_format()函数返回，
我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。 在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。 现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...添加这样的轴会改变数据在张量内部的组织方式，但不会改变数据本身。基本上，我们只是在重构这个张量。我们可以通过检查每一个的形状看出。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。 当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...好吧，请注意批处理轴中的batch 轴已经存在。但是，对于图像，不存在batch轴。这意味着这些都不起作用。要与stack或cat连接，我们需要张量具有匹配的形状。那么，我们被卡住了吗？这不可能吗？
神经网络中的几个基本数据类型 PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包。其内部主要是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。...有关张量的介绍，得从神经网络中的基本类型开始，具体如下。 神经网络中的几个基本数据类型有标量（Scalar）、向量（Vector）、矩阵（Matrix）、张量（Tensor）。...在TensorFlow中，有好多与点积有关的函数，在使用这些函数进行开发时，难免会产生疑惑。这里就来总结一下与点积有关的函数有哪些？以及它们之间彼此的区别示什么？...在不加axis参数的情况下，K.batch_dot于tf.matmul函数完全一样。...)#输出(2, 3, 7, 8) 需要注意的是，能够进行K.batch_dot计算的两个矩阵也是有要求的：在两个矩阵的维度中，属于axis前面的公共维度部分（例如维度2，3）需要完全相等，并且axis只能指定最后
(deprecated)elu(): 计算指数线性:exp(特征)- 1如果在嵌入张量列表中查找id。...(deprecated)fused_batch_norm(): Batch normalization.in_top_k(): 表示目标是否在前K个预测中。...l2_loss(): L2 Loss.l2_normalize(): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。...top_k(): 查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。uniform_candidate_sampler(): 使用统一的基分布对一组类进行采样。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。
向量乘法采用的乘法是线性代数中的矩阵之间相乘的运算。 1.6 DIN使用 在DIN使用如下： # 7....答案是：两个多维矩阵相乘时，假如分别是a 和 b，如果a和b的dimention大于2，实际上进行的会是batch_mat_mul，此时进行叉乘的是batch中的每一个切片（slice）。...2）； 第一维 2 相同， 最后两维 满足矩阵乘法要求，一个是（i，j），另一个必须是（j，k）。...3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制 广播的机制是： 先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）； 再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）； 广播的的限制条件为
) 当然，我们也可以手动将一个个batch的数据送入网络中训练，这时候需要使用： model.train_on_batch(X_batch, Y_batch) 随后，我们可以使用一行代码对我们的模型进行评估...pip install keras 对于在Windows上使用Keras的同学，请移步 Keras安装和配置指南 ---- 在Theano和TensorFlow间切换 Keras默认使用Theano作为后端来进行张量操作...，关于深度学习的基本概念和技术，我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容，这将减少你学习中的困惑 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...第0个维度是样本维，代表样本的数目，第1个维度是通道维，代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。 而TensorFlow，即'tf'模式的表达形式是（100,16,32,3），即把通道维放在了最后。
TensorFlow和Keras的交互说明 相信熟悉Keras的同学都经常看到这行代码： import keras.backend as K 如果Keras的后端是基于TensorFlow的，那么这个K...1.1 使用TensorFlow建立Keras新的Layer对象 在model.py中可以看到大量的继承了keras.engine.Layer类的新类，例如DetectionTargetLayer，PyramidROIAlign...的Tensor作为Keras层的__init__函数进行构建层，然后在__call__方法中使用TensorFlow的函数进行细粒度的数据处理，最后返回Keras层对象。...在模型中应该是唯一的（不要重复使用相同的名称两次）。如果没有提供，它将自动生成。...tensor：可选的现有张量以包装到Input图层中。如果设置，该图层将不会创建占位符张量。 **kwargs：不推荐的参数支持。
最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...，而是对于沿着维度0的每个索引，在维度1中选择一个不同的元素: 我们继续扩展为3D的张量，并展示Python代码来重新实现这个选择: import torch batch_size = 16...例如:当对形状为[4,5]的输入张量应用take，并选择指标6和19时，我们将获得扁平张量的第6和第19个元素——即来自第2行的第2个元素，以及最后一个元素。
张量释放 通常我们会生成大量的中间张量。例如，在前一个示例中，评估x2之后，我们不需要x的值。...为了做到这一点，我们调用dispose() const x = tf.tensor([1,2,3]); x.dispose(); 请注意，我们在以后的操作中不能再使用张量x。...回到我们的模型，使用flatten()将输入从形状[BATCH_SIZE，a，b，c]转换为形状[BATCH_SIZE，axbxc]。这很重要，因为在密集层中我们不能应用2d数组。...最后，我们使用了具有输出单元10的密集层，它表示我们在识别系统中需要的类别的数量。实际上，该模型用于识别MNIST数据集中的手写数字。 优化和编译 创建模型之后，我们需要一种方法来优化参数。...但是，我们的网络接受一个大小为[BATCH_SIZE,NUM_CLASSES]的张量。
.): 在TensorFlow 2.0中，遍历TensorShape实例将返回值。encode_base64(...): 将字符串编码为web安全的base64格式。....): 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。....): 在一个区间内生成值。linspace(...): 在一个区间内生成值。load_file_system_library(...): 加载一个包含文件系统实现的TensorFlow插件。...matrix_square_root(...): 计算一个或多个方阵的矩阵平方根:matrix_transpose(...): 转置张量a的最后二维。....): 计算张量沿段的最小值。segment_prod(...): 沿着张量的段计算乘积。segment_sum(...): 沿着张量的段计算和。
在深度学习框架 Tensorflow 和 PyTorch 也有这个函数，而且用法几乎一样，使用 einsum 首先需要从各自包中引用： from numpy import einsum from torch...写成通式就是 上式中的下指标可分成两类： 出现两次的指标被称作哑指标 (dummy index)，比如 j 在单项式中只出现一次的指标被称作自由指标 (free index)，比如 i 和 k 爱因斯坦对于式中出现的哑指标...简约 在注意力机制实现方式中，当考虑 Batch 维度时，公式如下： 用 einsum 函数可以非常简约的实现上面表达式： from numpy.random import normal Q =...normal(size=(8,10)) # batch_size,query_features K = normal(size=(8,10)) # batch_size,key_features...，在本例中： 指标 q 对应维度中的元素个数为 10 指标 k 对应维度中的元素个数为 10 最后 A 的形状为 (8, 5)，结果合理，因为用字符串 "bo" 来描述 A， 指标 b 对应维度中的元素个数为
.): 返回复张量(或实张量)的虚部。in_top_k(...): 表示目标是否在前K个预测中。invert_permutation(...): 计算张量的逆置换。...tan(...): 计算x元素的tan值。tanh(...): 计算x元素的双曲正切。top_k(...): 查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。...，计算每一行的前k个条目(resp)。沿着最后一个维度的向量)。...参数：input:一维或更高张量，最后维数至少为k。k: 0-D int32张量。要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。...sorted:如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name:操作的可选名称。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。
在本教程中，我首先会介绍如何将数据收集成可用的格式，然后对模型的 TensorFlow 图进行讨论。请注意，在 Github 中可找到本教程的完整代码。...然后返回 batch 变量和 context 变量——现在我们有了从数据集中分出批量数据的方法。我们现在可以在 TensorFlow 中写训练 Word2Vec 的代码了。...下面的代码涉及到 tf.nn.embedding_lookup（）函数，在 TensorFlow 的此类任务中该函数是一个很有用的辅助函数：它取一个整数索引向量作为输入——在本例中是训练输入词的张量 train_input...to %s:' % valid_word for k in range(top_k): close_word = reverse_dictionary[nearest[k]] log_str =...最后，在完成所有的训练过程的所有迭代之后，我们可以将最终的嵌入结果定为一个单独的张量供以后使用（比如其他深度学习或机器学习过程）： final_embeddings = normalized_embeddings.eval
=optimizer) 在开始训练之前的最后一件事是提供一种将您的模型推送到 Hub 的方法。...在整理过程中，最好动态填充句子到批次中的最长长度，而不是将整个数据集填充到最大长度。...在整理过程中，将句子动态填充到批次中的最长长度，而不是将整个数据集填充到最大长度，这样更有效。...在整理过程中，将句子动态填充到批次中的最长长度，而不是将整个数据集填充到最大长度。...return batch 评估 在训练过程中包含一个度量通常有助于评估模型的性能。您可以使用 Evaluate库快速加载评估方法。
操作步骤 在这里，我们将介绍我们可以在 TensorFlow 中创建张量的主要方法： 1.固定张量： 在下面的代码中，我们创建了一个零填充张量： zero_tsr = tf.zeros([row_dim...现在，我们将创建我们的预测函数。为此，我们将使用top_k()函数，该函数返回张量中最大值的值和索引。由于我们想要最小距离的指数，我们将找到k - 最大负距离。...我们必须告诉 TensorFlow 字符索引，矩阵的形状以及我们在张量中想要的字符。...函数SparseTensorValue()是一种在 TensorFlow 中创建稀疏张量的方法。它接受我们希望创建的稀疏张量的索引，值和形状。...然后，我们将预测作为顶部k邻居的距离的加权平均值： top_k_xvals, top_k_indices = tf.nn.top_k(tf.neg(distance), k=k) x_sums = tf.expand_dims
张量 (image_height, image_width, color_channels) 作为模型的输入，在这里不用考虑 batch 的大小。...最后，将卷积部分的输出（（28,28,64）的张量）馈送到一个或多个全连接层中，从而实现分类。 值得注意的是，全连接层的输入必须是一维的向量，而卷积部分的输出却是三维的张量。...因此我们需要先将三维的张量展平成一维的向量，然后再将该向量输入到全连接层中。数据集中有 5 个类别，这些信息可以从数据集的元数据中获取。...下面的代码会在指定的目录中创建一个 protobuf 文件，通过该文件，查询模型的版本号。在实际的使用中，请求服务的版本号，TensorFlow Serving 将会为我们选择相应版本的模型进行服务。...5" to get top 5 predicitonsget_top_k_predictions(pred, k=3) 代码的输出如下： Top 3 predictions:[('sunflowers
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