来自numpy数组的Tensorflow数据集 - 腾讯云开发者社区

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TensorFlow数据集（一）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import time #...数据是TFRecord文件：创建数据集。（使用最简单的one_hot_iterator来遍历数据集） #!

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TensorFlow数据集（二）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...image_size = 299 # 定义组合数据batch的大小 batch_size = 100 # 定义随机打乱数据时buffer的大小 shuffle_buffer = 10000 # 定义读取训练数据的数据集...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。...虽然定义数据集的时候没直接使用placeholder来提供文件地址，但是 # tf.train.match_filenames_once方法得到的结果和与placeholder的机制类似，也需要初始化。

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...，表示想要创建的数组 dtype 接收 data-type ，表示数组所需的数据类型，未给定则选择保存对象所需的最小类型，默认为 None ndmin 接收 int ，制定生成数组应该具有的最小维数，...print就可以输出输出：秩为： 1 形状为： (4,) 元素个数为： 4 数据类型为： int32 每个元素的字节大小： 4 16 numpy.ndarray （二）数组的转置 1、一维数组的转置还是它本身

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。...NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。...( void ) 检查数组的数据类型 NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：实例获取数组对象的数据类型： import numpy as np arr...= np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr.dtype) 实例获取包含字符串的数组的数据类型： import numpy as np arr = np.array(['...更改现有数组的数据类型的最佳方法，是使用 astype() 方法复制该数组。

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python读Excel数据成numpy数组

参考链接： Numpy 创建数组今年研究生数模的时候用到了，113.xlsx 是325个样本数据，每个样本数据126个初步筛选的特征文章目录按列读按行读按列读 import xlrd import...numpy as np def excel2matrix(path): data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0]...0.01337929 0.00424418] [0.64765852 0.09031475 1. … 0.03193705 0.01024951 0. ]] (325, 126) 简单，但是很有用的一个小东西... 按行读当然你可以按行读 import xlrd import numpy as np def excel2matrix(path): data = xlrd.open_workbook

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数据分析-NumPy数组的数学运算

背景介绍今天我们学习使用numpy的内置数学运算方法和基本的算术运算符两种方式对数组进行数学运算的学习，内容涉及到线性代数的向量矩阵的基本运算知识（不熟悉的童鞋回头自己补一下哈），接下来开始： ?...编码如下： # ### 使用numpy数组进行数学运算 import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]...np.divide(x,y) # ## 取平方根 np.sqrt(x) v = np.array([9,10]) w = np.array([11,13]) # ## 使用np.dot()进行矩阵运算 # ### 他的函数返回两个数组的点积...# ### 对于1-D阵列，它是向量的内积。 # ### 对于N维数组，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴的和积。...v.dot(w)#相当于 (9*11) + (10*13) np.dot(v,w) np.dot(x,y) # ### 数组的转置 x x.T np.sum(x)# 1+3+2+4 np.sum(x,axis

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Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...set) 也是同样比例的手写数字数据。...的的图片，将其展平得到一个784维的向量，标签是 ? 之间的数字，也就是一个10维向量，So代码如下所示。input_x,input_y在这里只是占位符，并不是真正的MINST数据。...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...对象 #tf.decode_raw可以将字符串解析成图像对应的像素数组 image = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8) image = tf.reshape

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tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集...de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow

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初探numpy——数组的创建

方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...None , order = None) 参数描述 a 任意输入，可以是列表、列表的元组、元组、元组的元组、多维数组 dtype 数据类型 # 将列表转换为ndarray a=[1,2,3] array...默认为1 stop 终止值 step 步长，默认为1 dtype ndarray数据类型 # 生成0到6的数组 array=np.arange(6) print(array) [0 1 2 3 4

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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。伪随机和真随机计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

一、数组的索引和切片（一）数组的索引首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...，不会产生新的数据，如果需要的并非视图而是要复制数据，则可以通过 copy() 方法实现。...数组重塑对于定义好的数组，可以通过reshape()方法改变其数据维度。...NumPy 提供的 where 方法可以克服这些问题。...np.argsort 函数和 np.lexsort 函数根据一个或多个键值对数据集进行排序。

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Numpy的轴及numpy数组转置换轴

前言: 在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。...本文将探讨NumPy中一个关键而强大的概念——轴（axis）以及如何利用数组的转置来灵活操作这些轴。随着数据集的不断增大和复杂性的提高，了解如何正确使用轴成为提高代码效率和数据处理能力的关键一环。...让我们深入探讨NumPy数组的轴以及如何通过转置操作来灵活地操控数据，为您的科学计算和数据分析工作提供更为精细的控制。...这些技能不仅对于处理大型数据集和进行高效计算至关重要，还对于构建复杂的机器学习模型和深度学习网络具有重要意义。...不断探索NumPy的强大功能，您将发现它是实现数据科学愿景的不可或缺的工具之一。

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·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化个人网站–> http://www.yansongsong.cn 推荐对比阅读：[开发技巧]·PyTorch中Numpy...，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 - 问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。...一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。...Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换： data_tensor= tf.convert_to_tensor...(data_numpy) Tensor2Numpy 网络输出的结果仍为Tensor，当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误。

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TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制探秘

在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。...而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。...1、numpy广播原理 1.1 数组和标量计算时的广播标量和数组合并时就会发生简单的广播，标量会和数组中的每一个元素进行计算。...可以理解成将均值数组在0轴上复制4份，变成形状(4,3)的数组，再与原数组进行计算。书中的图形象的表示了这个过程(数据不一样请忽略)： ?...2、Tensorflow 广播举例 Tensorflow中的广播机制和numpy是一样的，因此我们给出一些简单的举例：二维的情况 sess = tf.Session() a = tf.Variable

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将mnist数据集保存成numpy格式

import numpy as np from urllib import request import gzip import pickle filename = [ ["training_images...mnist["test_labels"] if __name__ == '__main__': init() 代码地址:https://github.com/hsjeong5/MNIST-for-Numpy

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Python数据分析(4)-numpy数组的属性操作

numpy数组也就是ndarray，它的本质是一个对象，那么一定具有一些对象描述的属性，同时，它还有元素，其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。...---- 1. ndarray的属性 ndarray有两个属性：维度（ndim）和每个维度的大小shape（也就是每个维度元素的个数） import numpy as np a = np.arange...3 数组维度的大小 (2, 3, 4) 对于ndarray数组的属性的操作只能操作其shape，也就是每个维度的个数，同时也就改变了维度（shape是一个元组，它的长度就是维度（ndim）），下面介绍两种改变数组...shape的方式： import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) # a.shape=(4,6),直接对a进行操作 a.shape = (...import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) print('元素的类型',a.dtype) # 对dtype直接复制是直接在原数组上修改的方式

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NumPy 数组切片及数据类型介绍

Sure, here is the requested Markdown formatted content:NumPy 数据类型NumPy 数组由同类型元素组成，并具有指定的数据类型。...数据类型定义了数组中元素的存储方式和允许的操作。...NumPy 数组具有一个属性 dtype，用于获取数组元素的数据类型。...3. 4. 5.]float64转换数组的数据类型我们可以使用 astype() 方法转换现有数组的数据类型。...NumPy 数组，并打印它们的元素和数据类型：一个包含 10 个随机整数的数组。

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Python数据分析(7)-numpy数组操作

1.1 for i in a 进行数组的第一维度迭代例如： import numpy as np a = np.arange(16) a.shape=(4,2,2) print('a 数据为：',...数组拼接在numpy的数组拼接中，常用的以下函数：函数参数功能 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis) a1, a2, …：相同类型的数组序列，axis：沿着它连接数组的轴...，默认为 0 沿着现存的轴连接数据序列，连接后新数组的维度不变 numpy.stack(arrays, axis) arrays：相同形状的数组序列，axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠沿着新轴连接数组序列...，新数组的维度增加1 2.1 numpy.concatenate：数组的连接是指元素上的连接。...2.2 numpy.stack: 此函数沿新轴连接数组序列. 新数组的维度比原数组的维度大1。被拼接的数组的维度以及每个维度大小必须一样。

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