.): 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。....): 封装一个python函数并将其用作TensorFlow op。one_hot(...): 返回一个热张量。ones(...): 创建一个所有元素都设为1的张量。....): 一个占位符操作，当它的输出不被输入时，它通过输入。polygamma(...): 计算多元函数。pow(...): 计算一个值对另一个值的幂。print(...): 打印指定的输入。....): 从均匀分布中输出随机值。range(...): 创建一个数字序列。rank(...): 返回一个张量的秩。read_file(...): 读取和输出输入文件名的全部内容。...将x函数fn转化为一个图函数。write_file(...): 以输入文件名将内容写入文件。创建文件和递归zeros(...): 创建一个所有元素都为0的张量。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...Dataset API (tf.data) 一种高级别的 TensorFlow API，用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常会接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...将一个特征值与其他特征值或其本身相乘（或相除）。 创建一个特征组合。 仅通过标准化或缩放创建的特征不属于合成特征。 T 目标 (target) 与标签的含义相同。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如ReLU或S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...Dataset API (tf.data) 一种高级别的 TensorFlow API，用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常会接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...将一个特征值与其他特征值或其本身相乘（或相除）。 创建一个特征组合。 仅通过标准化或缩放创建的特征不属于合成特征。 T 目标 (target) 与标签的含义相同。
原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...输入一个正整数n，输出n！...scanf("%d", &n); //输入一个整数 printf("%d!...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
WALS：采用加权交替矩阵分解的最小二乘法 在这里会得到一个非常稀疏的矩阵，注意矩阵是稀疏的，所以不是所有的视频都会得到所有用户的评分。...还要注意的是算法表明损失是有权重的，这可以允许你对未经评级的原始输入进行降级，或者避免垃圾邮件或热门输入等淹没掉总体损失。因此此值是高度非凸的。因此 训练工作以一个迭代的方式运行。...接下来调用拟合函数并通过它的输入来决定。它为你创建图形，将运行训练迭代配置运行时间 ，直到训练完成。当你准备好时就可以开始检查模型参数 ，如集群并开始运行推理，在这里找到分配给集群的任务等等。...这里有一个训练—一个例子将k-均值嵌入到更深的网络中。你从输入开始，运行k-均值得到用于k-均值的图形，它会返回training_op来驱动聚类。输出是将输入转换为聚类空间的距离。...您将有一组工人副本将与许多批次的投入一起运行训练步骤。在每个步骤中工人副本将获取一些参数，它将在输入上运行计算去算出参数的新值，最后，它会将这些更新写入参数服务器。
；在模型“深的部分”，稀疏特征由于维度太高不适合神经网络处理，需要embedding降维转成稠密特征，再和其他稠密特征串联起来，输入到一个3层ReLU的深度网络。...最后Wide和Deep的预估结果加权输入给一个Logistic损失函数（例如Sigmoid）。...性能瓶颈分析与调优 在使用TensorFlow训练WDL模型时，我们主要发现3个性能问题： 每轮训练时，输入数据环节耗时过多，超过60%的时间用于读取数据。...默认的接口函数TFRecordReader.read函数每次只读入一条数据，如果Batch Size比较大，读入一个Batch的数据需要频繁调用该接口，系统开销很大； 针对第一个问题，解决办法是使用TensorFlow...图6 优化数据输入使性能提升2-3倍 可以看到经过调优后，QueueDequeueManyV2耗时只有十几毫秒，每轮训练时延从原来的800多毫秒降低至不到300毫秒。
（2）定义了一个字典features，用于具体输入（见代码第46行）。 （3）用input_layer方法创建输入层张量（见代码第53行）。...该张量属于稀疏矩阵类型，不能直接输入tf.feature_column.input_layer函数中进行结果输出，只能用稀疏矩阵的输入方法来运行结果。...该函数可以同时支持值为稠密矩阵和稀疏矩阵的字典对象。...从第3个稠密矩阵中可以看出：输入数据name列中的3个名字（'anna','gary', 'alsa'）被转化成了（0,1,4）3个值。...模拟数据b的内容是[1][2,0]。 具体代码如下： 代码7-7 序列特征工程 ? 代码第5、10行分别用tf.SparseTensor函数创建两个稀疏矩阵类型的模拟数据。
探索数据 注意：尝试从领域专家那里获得这些步骤的见解。 为探索创建数据副本（如果需要，将其采样到可管理的大小）。 创建一个 Jupyter 笔记本来记录您的数据探索。...提示 如果您想在 C++中实现一种新类型的低级 TensorFlow 操作，并且希望使其与自动微分兼容，那么您需要提供一个函数，该函数返回函数输出相对于其输入的偏导数。...有关完整列表，请参阅tf.RaggedTensor类的文档。 稀疏张量 TensorFlow 还可以高效地表示稀疏张量（即包含大多数零的张量）。...只需创建一个tf.SparseTensor，指定非零元素的索引和值以及张量的形状。索引必须按“读取顺序”（从左到右，从上到下）列出。如果不确定，只需使用tf.sparse.reorder()。...例如，您可以将稀疏张量乘以任何标量值，得到一个新的稀疏张量，但是您不能将标量值添加到稀疏张量中，因为这不会返回一个稀疏张量： >>> s * 42.0 tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。 L2 损失函数 (L₂ loss) 请参阅平方损失函数。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化有助于使不相关或几乎不相关的特征的权重正好为 0，从而将这些特征从模型中移除。与 L2 正则化相对。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。
比如将一张解码前的图像存为一个字符串，图像所对应的类别编号为整数列表。2.TFRecord样例程序以下程序给出了如何将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式。...tensorflow对从文件列表中读取数据提供了很好的支持，以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的数据。...import tensorflow as tf # 创建一个reader来读取TFRecord文件中的样例。...reader = tf.TFRecordReader( )# 创建一个队列来维护输入文件列表# tf.train.string_input_product函数。...另一种方法是tf.VarLenFeature，这种方法 # 得到的解析结果为SparseTensor，用于处理稀疏函数。
节点就是一个operation操作，数学计算或后面的激励函数等的操作。 节点的输入与输出都是Tensor张量。 边和节点共同构成了Graph 也就是数据流图。...TensorFlow使用了客户端和服务端的经典架构。 客户端是我们编写的程序，程序请求服务端(C++)的运行时。 创建一个会话，使用会话中的run方法。 session的作用 静态的图。数据流图。...A Tensor是一个输出的符号句柄 Operation。它不包含该操作输出的值，而是提供了在TensorFlow中计算这些值的方法tf.Session。 device，在哪个设备上被计算出来的。...数据集 - 特征 - 隐藏层(深度: 很多层) - 输出 测试的损失。训练的损失。越接近0越好。 epoch是完整的运行过程。 黄色越黄越接近-1 点亮输入。选择激励函数。问题类型分类还是回归。...mark 蓝色的为y1.从-2到2的一条直线。
---- 激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...---- Dataset API (tf.data) 一种高级别的 TensorFlow API，用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。...---- 神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...---- 稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。
激活函数 (activation function) 一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。...Dataset API (tf.data) 一种高级别的 TensorFlow API，用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...例如，假设任务是读取用户使用智能手机键盘输入字词时输入的前几个字母，然后列出一组可能的完整字词。此任务的困惑度 (P) 是：为了使列出的字词中包含用户尝试输入的实际字词，您需要提供的猜测项的个数。...稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。
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