尺寸必须相等，但对于输入形状为[100, 1024 ]，[ 3136 ,100]的'MatMul_15‘(op：'MatMul')，尺寸必须为1024和3136

'MatMul_15'是一个矩阵乘法操作（MatMul），它接受两个输入矩阵，分别是100, 1024和3136, 100。根据矩阵乘法的规则，两个矩阵相乘的条件是第一个矩阵的列数（1024）必须等于第二个矩阵的行数（3136）。

在这种情况下，输入矩阵的尺寸不满足矩阵乘法的要求，因为1024不等于3136。为了使这个操作能够执行，需要对输入矩阵进行转置操作，使得尺寸变为1024, 100和3136, 100，然后再进行矩阵乘法运算。

转置操作可以通过矩阵的转置函数来实现，例如在Python中可以使用NumPy库的transpose函数。转置后的矩阵尺寸满足矩阵乘法的要求，可以进行'MatMul_15'操作。

关于云计算领域的相关知识，腾讯云提供了一系列产品和服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等方面。其中，与矩阵计算相关的产品是腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务，它提供了大规模数据处理和分析的能力，可以用于处理矩阵计算等任务。

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卷积神经网络实战MNIST

你可以输入2维数据做1维卷积，输入3维数据做2维卷积，输入4维数据做3维卷积，最常用的是2维卷积。...1.卷积层输入尺寸(W) 过滤器尺寸(F) 步长(S) 零填充(P) 在定义函数之前，让我们看一下获取输出大小的公式。当您具有上述输入值时，输出的大小如下所示： ?...在我们的MNIST模型中，输入为28x28，滤波器为5x5。并且步幅使用1和填充使用2。因此，输出的大小如下: ?...由于在此模型中使用了max-pooling，因此我们定义了max-pooling函数，如下所示: 输入尺寸（W）池化大小（K）池化步长（S）池化零填充（P） ?...您可以使用我们按顺序创建的功能。需要注意的一点是，当您在最后一次池化后转到fc层时，必须通过将一维向量的大小乘以原始数组的每个维度的长度来重新整形三维数组的一维数组。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

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LeNet-5

第二层：池化层输入：大小为 28*28*6。池化层参数：过滤器尺寸为 2*2，长和宽的步长均为2。...第四层：池化层输入：大小为 10*10*16。池化层参数：过滤器尺寸为 2*2，长和宽的步长均为2。输出：大小为 5*5*16。...#参数2：卷积层参数 #参数3：不同维度上的步长（第一维、最后一维必须为1） #参数4：提供'SAME'和'VALLD'选择，'SAME'为添加全0填充，'VALLD'为不添加...#参数2：ksize为过滤器参数，常为[1, 2, 2, 1]、[1, 3, 3, 1] #参数3：不同维度上的步长（第一维、最后一维必须为1） #参数4：提供'SAME'和'VALLD'选择...#输入：向量长度为3136 输出：向量长度为512 with tf.variable_scope('layer5-fc1'): fc1_weights = tf.get_variable

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学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。...×7，输出像素7×7×64=3136。...第三层一个密集连接层，一个有1024个神经元全连接层，第二层输出7×7×64个值作1024个神经元输入。神经元激活函数为ReLu函数，平滑版Softplus g(x)=log(1+e^x))。...最终输出层，第三层1024个输出为输入，设计一个softmax层，输出10个概率值。...blogId=100 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi

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tensorflow笔记（五）之MNIST手写识别系列二

由于这一篇博客需要要有一定的基础，基础部分请看前面的tensorflow笔记，起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下，对于已经讲过的东西，不会再仔细复述，可能会提一下。...max_pool_2X2函数的输入参数是卷积后的图片x，ksize是池化算子，由于是2x2max_pool，所以长度和宽度都为2，x轴和y轴的步长都为2，有填充。...接下来我们用占位符定义一些输入，有图片集的输入xs，相应的标签ys和dropout的概率keep_prob xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) #...，可见输入神经元的个数是7*7*64=3136 全连通层开始，先从7*7*64映射到1024个隐藏层神经元 # fc1 layer ## W_fc1 = weight_variable([7*7*64,...h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) 说明：这个跟传统的神经网络一样，但和前面见的有点不同，这里最后加了dropout，防止神经网络过拟合然后再加一个全连通层

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CNN

，在这里即代表预测值和真实值 # 判断预测值y和真实值y\_中最大数的索引是否一致，y的值为1-10概率 correct\_prediction = tf.equal(tf.argmax(y...我们可以发现，有的分支只使用1´1卷积，有的分支使用了其他尺寸的卷积时也会再使用1´1卷积，这是因为1´1卷积的性价比很高，用很小的计算量就能增加一层特征变换和非线性化。...Inception Module中包含了3种不同尺寸的卷积和1个最大池化，增加了网络对不同尺度的适应性，这一部分和Multi-Scale的思想类似。...如图14所示，这就是一个ResNet的残差学习单元（Residual Unit），ResNet相当于将学习目标改变了，不再是学习一个完整的输出，只是输出和输入的差别，即残差。...两层的残差学习单元中包含两个相同输出通道数（因为残差等于目标输出减去输入，即，因此输入、输出维度需保持一致）的3´3卷积；而3层的残差网络则使用了Network In Network和Inception

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CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码）

，进行预测识别 1、卷积层工作原理卷积层的作用：就是提取图片每个小部分里具有的特征假定我们有一个尺寸为6*6 的图像，每一个像素点里都存储着图像的信息。...padding的另一个可选参数为“VALID”，和“SAME”不同的是：不用0来填充边界，这时得到的图像的规格就会小于原图像。...新图像尺寸大小 = 原数据尺寸大小-卷积核尺寸大小+1（一般我们选用的padding都为“SAME”）池化函数用简单传统的2×2大小的模板做max pooling，池化步长为2，选过的区域下次不再选取...5*5的，第二次输入的通道数是32，输出的通道数是64 第一次卷积+池化输出的图片大小是14*14*32，经过第二次卷积后图片尺寸变为：14*14*64 再经过第二次池化（池化步长是2），最后输出的图片尺寸为...AdamOptimizer，学习率是1e-4 tf.argmax(prediction,1)返回的是对于任一输入x预测到的标签值，tf.argmax(y_,1)代表正确的标签值 correct_prediction

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实战六·用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+

*5, 当前层深度为1，过滤器的深度为32 conv1_biases = tf.get_variable("conv1_biases", [32], initializer=tf.constant_initializer...0填充 relu2 = tf.nn.relu( tf.nn.bias_add(conv2, conv2_biases) ) #第四层：最大池化层 #池化层过滤器的大小为2*2, 移动步长为...], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) #7*7*64=3136把前一层的输出变成特征向量 fc1_baises =...，在这里即代表预测值和真实值 # 判断预测值y和真实值y_中最大数的索引是否一致，y的值为1-10概率 correct_prediction = tf.equal(y_conv_labels,...通过这个cnn识别手写数字实战，加深了对于cnn的理解与运用能力。使用TensorFlow模型参数保存与加载参考我的博文也使得代码应用更加灵活高效，条理也更加清晰了，推荐大家使用。

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Python人工智能 | 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

假设你有一张小猫咪的照片，如下图所示，它可以被表示为一个博饼，它有宽度（width）和高度（height），并且由于天然存在红绿蓝三色，它还拥有RGB厚度（depth），此时你的输入深度为3。...最后，CNN通过不断压缩图片的长度和宽度，增加厚度，最终会变成了一个很厚的分类器，从而进行分类预测。如果你想实现它，必须还要正确实现很多细节。...如果步幅STRIDE等于1，表示每跨1个像素点抽离一次，得到的尺寸基本上和输入相同。如果步幅STRIDE等于2，表示每次跨2个像素点抽离，意味着变为一半的尺寸。...输入值为conv2 layer的输出值7 * 7 * 64，输出值为1024，让其变得更高更厚。接着第二个全连接层输出结果为分类的10个类标。...1024 func2 layer：平常使用的神经网络，输入1024，最终输出10，代表10个数字，即为prediction 第七步，定义优化器并激活神经网络，接着进行训练预测，并输出相应结果。

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从锅炉工到AI专家(6)

这可能也是一部分人理解为降维的原因之一。但算上增加的深度，通常输出的数据，会几十倍于原有的输入数据量。...这里不断强调这一点，是因为多层神经网络之间，用于计算的矩阵维度，是互相对应的，你必须能清晰的知道你最终输入下一层的数据维度是什么。 ?...如同DNN一样，卷积也可以逐层关联，去深入挖掘信息与信息之间的细微关系。而卷积这种特点也逐层传递，成为尺寸越来越小，但深度越来越深的形状。用示意图来看，很像一个金字塔，所以也称为“卷积金字塔”。...总之在本例中，输入的图像经过2x2的池化之后，图像的深度不变，尺寸会长、宽各缩减一倍，数据总量将减少4倍。网络模型构建同DNN一样，CNN的构建也没有什么必须的规则。...卷积的权重张量形状是[5, 5, 1, 32]， #前两个维度是patch的大小，接着是输入的通道数目，这里灰度图是1个数据， #最后是输出的通道数目。

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技巧 | view-port 那些事儿

但是无论你怎样操作这个小框架，大图（layout-viewport）的大小和形状永远不会改变。的宽度 width：128px，其单位是显示像素，在宽度为 1024px 的显示器上会重复八次，浏览器在实现缩放时都是在“拉伸”像素，举例如用户将网页放大到 200% 时，宽度为...128px 的元素的 width 数值没有改变，但是在宽度为 1024px 的显示器上只会重复四次，即是此时此刻单位显示像素等于四单位物理像素，二者改变了映射关系。...并且手机浏览器在展示网页时，若手机屏幕的尺寸小于 viewport（默认为 980px），则用户看到的页面是 viewport 按照手机屏幕的尺寸等比例缩放而来的（即自动适应 initial-scale...为小于 1.0 的浮点数）；若手机屏幕的尺寸大于 viewport，则浏览器会自动扩展（expand），而不是缩放（zoom）。

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【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理

为了使得到的图像的规格和原图像保持一样的大，在输入图像四周填充足够多的 0 边界就可以解决这个问题，这时padding的参数就为“SAME”（利用边界保留了更多信息，并且也保留了图像的原大小）下图：...padding的另一个可选参数为“VALID”，和“SAME”不同的是：不用0来填充边界，这时得到的图像的规格就会小于原图像。...新图像尺寸大小 = 原数据尺寸大小-卷积核尺寸大小+1（一般我们选用的padding都为“SAME”）池化函数用简单传统的2×2大小的模板做max pooling，池化步长为2，选过的区域下次不再选取...([10]) prediction = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2 全连接层的输入就是第二次池化后的输出，尺寸是 7 ∗ 7 ∗ 64 7*7*64 7∗7...AdamOptimizer，学习率是1e-4 tf.argmax(prediction,1)返回的是对于任一输入x预测到的标签值，tf.argmax(y_,1)代表正确的标签值 correct_prediction

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Tensorflow 实战笔记

每完整地过完一遍训练数据，学习率就减小一次，这使得数据集中所有数据对模型训练有相等的作用。 ? image.png 每次都乘0.9 每50轮减小一次。..., 第1\4参数为1.分别表示batch和channel VALID:without padding(仅丢弃下面或右边最多的行/列) SAME:with zero padding 左奇右偶,在左边补一个...= weight_variable([5, 5, 1, 32]) 对于每一个卷积核都有一个对应的偏置量。...7764个数据的卷积，第二个参数代表卷积个数共1024个 W_fc1 = weight_variable([7764, 1024]) 1024个偏置数据 b_fc1 = bias_variable([1024...其实，他的作用更加广泛：feed 使用一个值临时替换一个 op 的输出结果.

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开发 | 手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）

在实际应用时，卷积、最大池化和全连接神经网络计算，这几步中的每一步都可以多次重复进行，总思路是将大图片不断压缩，直到输出单一的值。使用更多卷积步骤，神经网络就可以处理和学习更多的特征。...; W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) # 对于每一个卷积核都有一个对应的偏置量。...，单行乘以单列等于1*1矩阵，matmul实现最基本的矩阵相乘，不同于tf.nn.conv2d的遍历相乘，自动认为是前行向量后列向量 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul...(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # dropout操作，减少过拟合，其实就是降低上一层某些输入的权重scale，甚至置为0，升高某些输入的权值，甚至置为2...*1*10 softmax和sigmoid都是基于logistic分类算法，一个是多分类一个是二分类 y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2

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实战九·用CNN做科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集准确率98%+

在一次科研部门的会议上，我无意间看到了一位藏族伙伴的笔记本上写着一些奇特的符号，好奇心驱使我去了解这些符号的意义，我的伙伴告诉我，这些是藏文当中的数字，这对于从小使用阿拉伯数字的我十分惊讶，这些奇特的符号竟有如此特殊的含义...我和我的团队为其而骄傲，因为它不仅仅是我们自行制作的第一个数据集，更是第一个藏文手写数字的图像数据集！藏文手写数字和阿拉伯数字一样，在藏文中是一个独立的个体，具有笔画简单，便于识别等优良特性。...我和我的团队衷心地希望你能在使用它的过程获得乐趣！最后，十分感谢科赛网提供的平台，为数据的维护和推广提供了极大的便利！能让更多人看到藏文数字和原创数据的美，就是我们最大的收获！...], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) #7*7*64=3136把前一层的输出变成特征向量 fc1_baises =...，在这里即代表预测值和真实值 # 判断预测值y和真实值y_中最大数的索引是否一致，y的值为1-10概率 correct_prediction = tf.equal(y_conv_labels,

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21个项目玩转深度学习学习笔记（1）

它的形状为[None，784],None表示这一维的大小可以是任意的，也就是说，可以传递任意张训练图片给这个占位符，每张图片用一个784维的向量表示，同样的，y_也是一个占位符，它存储训练图片的实际标签...除了变量和占位符，还创建了一个y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)。这个y就是一个依赖x、W、b的Tensor。...().run() # 进行1000步梯度下降 for _ in range(1000): # 在mnist.train中取100个训练数据 # btach_xs是形状在（100，784...}) # 正确的预测结果 # y的形状是(N,10),y_是（N,10） # 其中N为输入模型的样本数 # tf.argmax(y,1)功能是取出数组中最大值的下标 # 可以用来将独热表示以及模型输出转换为数字标签...，所以不能再使用784维的向量表示输入x # 而是将其还原为28x28的图片形式,[-1,28,28,1]中-1表示形状的第一维根据x自动确定的 # 将单张图片从784维还原为28x28的矩阵图片 x_image

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Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层

""" # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * ML * HS，最后两维之外的维度不重要） # 从输入计算 QKV 的过程可以统一处理...，再除以√ES， # 得到相关性矩阵 S，尺寸为 BS * ML * ML scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) \...批量大小，即一批数据中样本大小，训练集和测试集可能不同，那就是TBS和VBS ES：嵌入大小，嵌入向量空间的维数，也是注意力层的隐藏单元数量，GPT 中一般是 768 ML：输入序列最大长度，一般是512...或者1024，不够需要用填充 HC：头部的数量，需要能够整除ES，因为每个头的输出拼接起来才是层的输出 HS：头部大小，等于ES // HC VS：词汇表大小，也就是词的种类数量尺寸备注嵌入层的矩阵尺寸应该是...VS * ES 注意力层的输入尺寸是BS * ML * ES 输出以及 Q K V 和输入形状相同每个头的 QKV 尺寸为BS * ML * HS 权重矩阵尺寸为ES * ES 相关矩阵 S 尺寸为BS

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UI设计师必须知道的 iOS和Android的APP图标设计指南

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独家 | 一文读懂TensorFlow基础

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