Tensorflow JS -将张量转换为JSON，然后再转换回张量 - 腾讯云开发者社区

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js将json字符串转换成json对象_json对象转字符串

json简介及json字符串转换成json对象 JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式它基于ECMAScript (欧洲计算机协会制定的...js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...外面使用单引号对象里面的属性要使用双引号包裹属性的值如果是数组使用[ ] 每个属性直接用逗号隔开 json字符串：指的是符合json格式要求的js字符串。...例如：var jsonStr = “{studentID:‘06’,name:’zhangsan ‘,age:‘18’}”; json对象：指符合json格式要求的js对象。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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js如何将json字符串转成json对象_前端json字符串转json对象

”: “man” }’; JSON对象: var str2 = { “name”: “cxh”, “sex”: “man” }; 一、JSON字符串转换为JSON对象要使用上面的str1，必须使用下面的方法先转化为...JSON对象： //由JSON字符串转换为JSON对象 var obj = eval(‘(‘ + str + ‘)’); 或者 var obj = str.parseJSON(); //由JSON字符串转换为...JSON对象或者 var obj = JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象然后，就可以这样读取： Alert(obj.name); Alert(obj.sex);...二、可以使用toJSONString()或者全局方法JSON.stringify()将JSON对象转化为JSON字符串。...例如： var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符或者 var last=JSON.stringify(obj); //将JSON对象转化为JSON

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【云+社区年度征文】浅谈 TensorFlow.js 在前端的工程化应用

什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的JavaScript库，用于训练和部署机器学习模型。...训练、拟合验证、预测 2.2 tensor (张量) TensorFlow = tensor + flow，可见，tensor 是深度学习的基础，tensor 中文叫张量，在深度学习里，tensor...如：数据 1 是一个标量，也是 0 维张量，数据 [1,2,3] 是一个矢量，也是 1维张量，而数据 [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]] 则是一个矩阵，也是 2 维张量，在矩阵基础上增加一维形成矩阵数组...，就是 3 维张量，以此类推。...在 TensorFlow.js 中 tensor 就是一个特殊的多维数组，虽然使用多维数组 + 多重循环的方式也能得到相同的计算结果，但使用 tensor 张量不仅能够使得运算语法更加简洁，而且矩阵运算还能使用

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...3、tensorflow基本数据类型 ? 定义一个张量： ? 使用tf.constant建立一个常量，注意：常量是不进行梯度更新的。...（2）张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。

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PyTorch入门笔记-交换维度

比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...比如将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。...permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。...来看看如何通过 permute 函数将图片张量 [b, h, w, c] 转换为 [b, c, h, w]。

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【colab pytorch】张量操作

tensor.cpu() tensor = tensor.float() tensor = tensor.long() 5、tensor和numpy.ndarray转换除了CharTensor，其他所有CPU上的张量都支持转换为...numpy格式然后再转换回来。...[N, C, H, W]的顺序，并且数据范围在[0,1]，需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image...# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。...torch.stack([t1,t2,t3],dim=0) print(s1.size()) print(s2.size()) torch.Size([30, 5]) torch.Size([3, 10, 5]) 14、将整数标签转换为

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教程 | 用摄像头和Tensorflow.js在浏览器上实现目标检测

注意，那个文件夹还包含了 model.json 以及一些其他的碎片文件。model.json 告诉 Tensorflow.js 神经网络的结构是怎样的以及哪些碎片文件与哪些权重相对应。...你不能使用 5d 张量注意，Tensorflow,js 的 WebGL 后端不支持 5d 张量。既然无法想象五维的样子，为什么还要使用它们？...这也是 Tensorflow.js 最棒的部分之一。我们可以从文件（DOM）中取出视频或者图像然后将其转换为一个张量！...最后的一些想法我们已经介绍了如何将模型转换为 Tensorflow.js 格式，加载模型并用它进行预测。...现在我们知道如何通过静态图像或网络摄像头抓取数据，可以将大多数 ML 模型从 Python 转换为 Tensorflow.js 并在浏览器中运行它们。

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einsum，一个函数走天下

在实现一些算法时，数学表达式已经求出来了，需要将之转换为代码实现，简单的一些还好，有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等，若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...（沿轴）求和：sum 张量转置：transopose 矩阵乘法：dot 张量乘法：tensordot 向量内积：inner 外积：outer 该函数在 numpy、tensorflow、pytorch...为三维张量，上面代码用公式来表达的话就是： ? 换成 einsum 标记法： ? 然后根据此式使用 einsum 函数实现等价功能：更进一步的，如果 ? 不止是三维，可以将下标 ?...然后是测试代码：上面 Timer 是 timeit 模块内的一个类将两个函数各执行 20 遍，最后的结果为，单位为秒：可以看到，einsum 比 sum 快了几乎一个量级，接下来测试单个张量求和...不过在 numpy 的实现里，einsum 是可以进行优化的，去掉不必要的中间结果，减少不必要的转置、变形等等，可以提升很大的性能，将 einsum 的实现改一下：加了一个参数 optimize=True

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Tensors张量操作

这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...() print(value) # 输出: 3.5 Tensor的拼接将两个或者多个tensor进行拼接（concat），使用 torch.cat对tensor沿着一个特定的维度进行拼接。...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。 ...移回CPU并转换回PIL图像 tensor_image = tensor_image.to( ' cpu ') transformed_image = transforms.ToPILImage()(tensor_image

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tf.compat

autograph:将普通Python转换为TensorFlow图形代码。bitwise:操作整数的二进制表示的操作。compat:Python 2与Python 3兼容的函数。...decode_csv(...): 将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。decode_json_example(...): 将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。....): 将稀疏张量转换为稠密张量。sparse_to_dense(...): 将稀疏表示转换为稠密张量。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。....): 将张量强制转换为float64类型。(弃用)to_float(...): 将张量强制转换为float32类型。(弃用)to_int32(...): 将张量转换为int32类型。

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TensorFlow官方教程翻译：TensorFlow调试器

这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...在这个例子中，我们将注册一个称作tfdbg.has_inf_or_nan的张量过滤器，它仅仅确定了图中的任何一个中间张量，是否存在任何的nan或者inf数值。...这会在run()调用刚结束的时候启动另外一个屏幕，它会显示所有这次运行中被转储的中间张量。（这些张量也可以通过在你执行run之后，运行命令lt来获取。）这被称作运行-结束用户接口。...这会导致，在Session.run()被调用时，中间的张量和运行时的图被转储到你选择的一个共享存储位置上。...l使用bash风格的重定位将屏幕输出写入文件。

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深度学习中归一化标准化方法

归一化方法 2.1最小-最大值归一化 2.2均值归一化 2.3对数函数归一化 2.4反正切函数归一化三.标准化方法 3.1Z-score标准化常用于数据预处理，需要先计算所有样本数据的均值与标准差然后再对样本进行变化...insp = inp.get_shape().as_list() # 将输入的NHWC格式转换为NCHW方便进行分组 inp = tf.transpose...(inp, [0, 3, 1, 2]) # 将输入张量进行分组，得到新张量形状为[n,G,c//G,h,w] inp = tf.reshape(inp,...', keep_dims=True) inp = (inp - group_mean) / tf.sqrt(group_var + 1e-5) # 将张量形状还原为原始形状...inp = tf.reshape(inp, [insp[0], insp[-1], insp[1], insp[2]]) # 通过转置操作将

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tensorflow运行mnist的一些

最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 将矩阵...transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 ...name: 操作的名字（可选参数）注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸 2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下...y: 一个类型跟张量x相同的张量。

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tf.matmul() 和tf.multiply()

2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 ...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 ...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。 ...注意：在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。

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谷歌发布人体图像分割工具BodyPix 2.0，支持多人识别，可在iPhone上流畅运行

来源：公众号量子位授权转今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级，加入多人支持，并提高了准确率。 ?...-- Load TensorFlow.js --> tensorflow/tfjs@0.13.3"...图像通过MobileNet网络馈送，并且使用S型激活函数将输出转换为0到1之间的值。 ?...输出张量P中有24个通道，因此需要在24个通道中找到最佳部分。在推断期间，对于输出身体部位张量P的每个像素位置（u，v），body_part_id使用以下公式选择属于第i个部位概率最高的像素： ?...通过将值设置为-1，可以把不属于人体的部分剔除掉。 ?

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谷歌发布人体图像分割工具BodyPix 2.0，支持多人识别，可在iPhone上流畅运行

作者：晓查、发自、凹非寺转自：量子位（QbitAI），未经允许不得二次转载今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级...-- Load TensorFlow.js --> tensorflow/tfjs@0.13.3"...图像通过MobileNet网络馈送，并且使用S型激活函数将输出转换为0到1之间的值。 ?...输出张量P中有24个通道，因此需要在24个通道中找到最佳部分。在推断期间，对于输出身体部位张量P的每个像素位置（u，v），body_part_id使用以下公式选择属于第i个部位概率最高的像素： ?...通过将值设置为-1，可以把不属于人体的部分剔除掉。 ?

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tensorflow语法【tf.matmul() 、loc和iloc函数、tf.expand_dims()】

相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】...2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 ...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 ...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。

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tensorflow之tf.tiletf.slice等函数的基本用法解读

每一维数据的扩展都是将前面的数据进行复制然后直接接在原数据后面。如果multiples的某一个数据为1，则表示该维数据保持不变。...tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。...注意：（1）输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。

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tf.transpose

返回的张量的维i将对应于输入维perm[i]。如果没有perm，它被设为(n-1…0)，其中n是输入张量的秩。因此，默认情况下，这个操作对二维输入张量执行一个常规矩阵转置。...如果共轭为真，a,dtype可以是complex64，也可以是complex128，然后对a的值进行共轭和转置。...将其设置为True在数学上等价于tf.conj(tf.transpose(input))返回值:转置张量。...Numpy的兼容性在numpy中，转置是一种内存效率高的常量时间操作，因为它们只是用调整后的步长返回相同数据的新视图。张量流不支持大步，因此转置返回一个新的张量，其中的项被置换。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/transpose?hl=en

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tf.transpose

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