as np import sklearn import pandas as pd import os import sys import time import tensorflow as tf...(np.nan)]*n_fields parsed_fields = tf.io.decode_csv(line,record_defaults=defs) x = tf.stack...and Serialize input_features = tf.train.FloatList(value=y) label = tf.train.FloatList(value...=y) feature = tf.train.Features( features={ "input_features": tf.train.Feature...([8],dtype=tf.float32), "label": tf.io.FixedLenFeature([1],dtype=tf.float32) } def parse_example
quint8, qint8, qint32, string, bool, complex128 y 的类型必须与 x 相同 name 给这个操作取一个名称,可选 返回 bool 类型的 Tensor tf.equal...(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素,如果是相等的那就返回True,反之返回False,返回的值的矩阵维度和A是一样的,x,y 的维度要一致 import tensorflow as tf...import numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4,3,2]] with tf.Session() as sess: print(sess.run...(tf.equal(A, B))) 输出: [[ True True True False False]] 参考:https://migege.com/post/tensorflow-api-tf-equal
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TF·IDF 重要词 假如一个词在某类文本(假设为A类)中出现次数很多,而在其他类别文本出现很少,那么这个词是A类文本的重要词。 反之,如果一个词出现在很多领域,则其对于任意类别的重要性都很差。...数学表示 一种NLP经典统计值:TF·IDF TF:词频 某个词在某类别中出现的次数 / 该类别词总数 IDF:逆文档频率 \log\left(\frac{\text{语料库的文档总数}}{\text{...TF·IDF的优势 可解释性好 可以清晰看到关键词 即使预测出错,也很容易找到原因 计算速度快 对于标注数据依赖小 可以使用无标注语料完成一部分工作 可以与很多算法组合使用 可以看作是词权重 TFIDF
tf.math.greater_equal( x, y, name=None)返回元素的真值(x >= y)。参数:x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/greater_equal
(np.random.randn(3,2))#c=tf.matmul(a,b)c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session...而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。而且tf.multiply(a,b)和tf.matmul(a,b)都要求a和b的类型必须一致。但是之间存在着细微的区别。...)b=np.float32(np.random.randn(3,2))c=tf.matmul(a,b)#c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer...(a,b)#c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess: print (type...b=tf.constant([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.int32)#c=tf.matmul(a,b)c=tf.multiply(a,b)init=tf.global_variables_initializer
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API, 可快速训练和评估各种传统机器学习模型...import os from six.moves.urllib.request import urlopen import numpy as np import tensorflow as tf #...training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=IRIS_TRAINING,...target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32) test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header...classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
1.tf.multiply()两个矩阵中对应元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64...2.tf.matmul()将矩阵a乘以矩阵b,生成a * b。...#两个矩阵对应元素各自相乘 x=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1....#注意这里x,y必须要有相同的数据类型,不然就会因为数据类型不匹配报错 z=tf.multiply(x,y) #两个数相乘 x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) #注意这里...=tf.constant([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]]) y3=tf.constant([[0.,0.,1.],[0.,0.,1.],[0.,0.,1.]])
tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图。...对比一下: import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]) b=np.float32...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() print...()就不会出错,说白了InteractiveSession()相当于: sess=tf.Session() with sess.as_default(): 换句话说,如果说想让sess=tf.Session...(np.random.randn(3,2)) c=tf.matmul(a,b) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess
一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数:tensor: 需要进行反转的张量,类型必须为其中的一个uint8, int8...(A,perm=[0,2,1,3])Y = tf.reverse(X,axis=[1]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A)...])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("original:") print(A) print("transpose...,[0,2,1])Y=tf.transpose(A,[1,0,2])with tf.Session() as sess: print("A[1][1][0]:") print(A[1][1][0...(A,[0,2,1,3])Y=tf.transpose(A,[1,0,3,2]) with tf.Session() as sess: print("A") print(A) print
tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。...tf.math.minimum tf.math.minimum( x, y, name=None ) 返回x和y的最小值(即x < y ?x: y)。 参数: x: 张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en
()/tf.random.categorical()用法解析 tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除,取而代之的就是tf.random.categorical() tf.random.categorical...import tensorflow as tf; for i in tf.range(10): samples = tf.random.categorical([[1.0,1.0,1.0,1.0,4.0...常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape:数据形状。...demo: import tensorflow as tf import numpy as np # 定义placeholder input1 = tf.placeholder(tf.float32)...input2 = tf.placeholder(tf.float32) # 定义乘法运算 output = tf.multiply(input1, input2) # 通过session执行乘法运行
我们在使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块。...下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv)、池化操作(pooling)、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation...(2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn的进一步封装,tf.nn会更底层一些。 ...(3)tf.contrib:tf.contrib.layers提供够将计算图中的 网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作,但是tf.contrib包含不稳定和实验代码,有可能以后API会改变
别名:tf.RaggedTensor.__pow__tf.compat.v1.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v1.math.powtf.compat.v1.powtf.compat.v2.RaggedTensor....__pow__tf.compat.v2.math.powtf.compat.v2.powtf.math.powtf.powtf.math.pow( x, y, name=None)给定一个张量...例如:x = tf.constant([[2, 2], [3, 3]])y = tf.constant([[8, 16], [2, 3]])tf.pow(x, y) # [[256, 65536],
Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.Aliases:tf.compat.v1.placeholdertf.placeholder...the feed_dict optional argument to Session.run(), Tensor.eval(), or Operation.run().For example:x = tf.compat.v1....placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))y = tf.matmul(x, x)with tf.compat.v1.Session() as sess:
# python形式 b = tf.constant(2.0) # 这才是TF形式 c = tf.constant([1,2.0,3.7]) tf.is_true(b) # True 返回值中几个具体信息...tf.int16/32/64 tf.float16/32/64;tf.float64就是tf.double 需要注意的点: 高精度转低精度可能会报错 对于浮点数,高精度的张量可以表示更精准的数据 实际中...,一般使用tf.int32和tf.float32 import numpy as np import tensorflow as tf # 创建张量的时候指定精度 tf.constant(12345678..., dtype=tf.int32) tf.constant(np.pi, dtype=tf.float64) 通过张量的dtype属性可以获取张量的精度 类型转换 通过tf.cast函数进行转换,需要注意的地方...() tf.zeros()/tf.zeros_like() tf.ones([2,3]) a = tf.zeros([2,4]) b = tf.ones_like(a) # 形状相同 自定义数值张量
==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现:== ---- 一...、tf.Variable(),tf.get_variable()的作用与区别: tf.Variable()和tf.get_variable()都是用于在一个name_scope下面获取或创建一个变量的两种方式...二、tf.name_scope()与tf.variable_scope()的作用与区别: tf.name_scope():主要用于管理一个图里面的各种op,返回的是一个以scope_name命名的context...import tensorflow as tf with tf.name_scope('name_scope_x'): var1 = tf.get_variable(name='var1',...shape=[1], dtype=tf.float32) var3 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
x=tf.ones([2,3]) tf.norm(x,ord=1) tf.norm(x,ord=2) tf.norm(x,ord=np.inf) # 无穷 最大/最小、均值、和 函数 作用 tf.reduce_max...最大 tf.reduce_min 最小 tf.reduce.mean 均值 tf.reduce_sum 和 上述的函数都可以指定axis;如果不指定,tf.reduce_....tf.tile()函数实现长度为1的维度复制的功能;tf.tile() 函数可以在任意维度将数据重复复制多份 x = tf.random.normal([4,32,32,3]) tf.tile(x,...[2,3,3,1]) 数据限幅 tf.maximum()实现下限幅 tf.minimum()实现上限幅 tf.clip_by_vlaue实现双边限幅 x = tf.range(9) tf.maximum...索引从0开始 x = tf.random.uniform([4,35,8],maxval=100,dtype=tf.int32) tf.gather(x, [0,1], axis=0) tf.gather
tf.nn.relu()函数 tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变,小于0的数置为0 import tensorflow as tf a = tf.constant([-2,-1,0,2,3...tf a = tf.constant([[-2,-4],[4,-2]]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.nn.relu(a))) 输出结果为...import tensorflow as tf a=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32) b=tf.constant([1,-1],dtype...=tf.float32) c=tf.constant([1],dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print('bias_add:')...(x,y) x1=tf.constant(1) y1=tf.constant(2) z1=tf.add(x1,y1) x2=tf.constant(2) y2=tf.constant
ctc_unique_labels(): 获取用于tf.n .ctc_loss的成批标签的惟一标签和索引。depth_to_space(): T型张量的测深。...二、重要的API1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits计算对数和标签之间的稀疏softmax交叉熵。...tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None,...to the rank of the logits minus one.转载地址:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf
tf.math.abs( x, name=None)计算张量的绝对值。给定一个整数或浮点值的张量,这个操作返回一个相同类型的张量,其中每个元素都包含输入中相应元素的绝对值。...例如:x = tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]])tf.abs(x) # [5.25594902, 6.60492229]参数:x: 一个类型为...如果x是稀疏张量,返回SparseTensor(x.indices,tf.math.abs (x.value,…),x.dense_shape)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/abs