03 2018 档案

『TensorFlow』张量拼接_调整维度_切片
摘要：1、tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成： 作为参考合成神经网络输出的时候在深度方向（inception_v3）是数字3，[batch,heigh,width,depth]。 2、tf.stack 用法：stack(v 阅读全文
posted @ 2018-03-23 20:47 叠加态的猫 阅读(29294) 评论(1) 推荐(1)
『Python』装饰器
摘要：一、参考 作者：zhijun liu 链接：https://www.zhihu.com/question/26930016/answer/99243411 来源：知乎 建议大家去原答案浏览 二、装饰器作用 内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，聪明的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不 阅读全文
posted @ 2018-03-23 19:09 叠加态的猫 阅读(890) 评论(0) 推荐(0)
『Yaml』配置文件读写包
摘要：YAML 在Python中的配置应用 YAML 是专门用来写配置文件的语言，和JSON相近，都是对字典做规范化文件输出的 一、简介 YAML 语言（发音 /ˈjæməl/ ）的设计目标，就是方便人类读写。它实质上是一种通用的数据串行化格式。 它的基本语法规则如下： 1、大小写敏感 2、使用缩进表示层 阅读全文
posted @ 2018-03-19 15:51 叠加态的猫 阅读(940) 评论(0) 推荐(0)
『Python CoolBook』数据结构和算法_字典比较&字典和集合
摘要：一、字典元素排序 dict.keys()，dict.values()，dict.items() 结合max、min、sorted、zip进行排序是个很好的办法，另外注意不使用zip时，字典的lambda操作方法： 二、字典和集合 一个字典就是一个键集合与值集合的映射关系。字典的keys()方法返回一 阅读全文
posted @ 2018-03-17 23:41 叠加态的猫 阅读(384) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』滑动平均
摘要：滑动平均会为目标变量维护一个影子变量，影子变量不影响原变量的更新维护，但是在测试或者实际预测过程中（非训练时），使用影子变量代替原变量。 1、滑动平均求解对象初始化 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * 阅读全文
posted @ 2018-03-17 10:36 叠加态的猫 阅读(3791) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』layer封装合集
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posted @ 2018-03-16 14:47 叠加态的猫 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』流程控制
摘要：『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类，您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系。 tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf 阅读全文
posted @ 2018-03-16 14:36 叠加态的猫 阅读(989) 评论(0) 推荐(0)
『Python CoolBook：Collections』数据结构和算法_容器型value字典&顺序字典
摘要：一、collections.defaultdict：多值映射字典 defaultdict省去了初始化容器的过程，会默认value对象为指定类型的容器 指定list时可以使用.append， from collections import defaultdict d = defaultdict(lis 阅读全文
posted @ 2018-03-15 23:15 叠加态的猫 阅读(406) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』pad图片
摘要：tf.pad()文档如下， pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None, constant_values=0) Pads a tensor. This operation pads a `tensor` according to the `pad 阅读全文
posted @ 2018-03-15 16:14 叠加态的猫 阅读(806) 评论(0) 推荐(0)
『Python CoolBook：heapq』数据结构和算法_heapq堆队列算法&容器排序
摘要：一、heapq堆队列算法模块 本模块实现了堆队列算法，也叫作优先级队列算法。堆队列是一棵二叉树，并且拥有这样特点，它的父节点的值小于等于任何它的子节点的值。 本模块实际上实现了一系列操作容器的方法，使之表现的如堆一般。 1、基本使用 heapq.heappush(heap, item) 把一项值压入 阅读全文
posted @ 2018-03-15 10:10 叠加态的猫 阅读(1147) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』数据读取类_data.Dataset
摘要：更为简洁的数据读取方式 阅读全文
posted @ 2018-03-14 19:39 叠加态的猫 阅读(29004) 评论(2) 推荐(7)
『TensorFlow』one_hot化标签
摘要：tf.one_hot(indices, depth)：将目标序列转换成one_hot编码 tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 阅读全文
posted @ 2018-03-14 16:13 叠加态的猫 阅读(4359) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』张量尺寸获取
摘要：tf.shape(a)和a.get_shape()比较 相同点：都可以得到tensor a的尺寸 不同点：tf.shape()中a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组（tuple） tf.shape( 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:50 叠加态的猫 阅读(16834) 评论(0) 推荐(2)
『TensorFlow』从磁盘读取数据
摘要：十图详解TensorFlow数据读取机制 一、输入流水线读取数据流程 1). 创建文件名列表 相关函数：tf.train.match_filenames_once 2). 创建文件名队列 相关函数：tf.train.string_input_producer 3). 创建Reader读取数据 tf. 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:45 叠加态的猫 阅读(2847) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』流程控制之tf.identity
摘要：一个详细介绍 下面程序要做的是，5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来, 由于control_dependencies的所以执行print前都会先执行x_plus_1。 这个打印的是0，0，0，0，0 ,也就是说没有达到我们预期的效果，这是因为此时的y是一个复制了x变量的变量，并未和图上 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:41 叠加态的猫 阅读(7181) 评论(0) 推荐(0)
『TensorFlow』分类问题与两种交叉熵
摘要：关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较，差异一般体现在不同的分类（二分类、多分类等）任务目标，可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨，其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口调用 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:38 叠加态的猫 阅读(4539) 评论(1) 推荐(0)
『TensorFlow』专题汇总
摘要：TensorFlow函数查询 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关 『TensorFlow』网络操作API_上 ：卷积层，池化 阅读全文
posted @ 2018-03-14 15:06 叠加态的猫 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)
『Collections』namedtuple_具名元组
摘要：namedtuple()类 需要两个参数，参数一为nametupe名称，参数二为字段一般为序列(多个字段) Python中存储系列数据，比较常见的数据类型有list，除此之外，还有tuple数据类型。 相比与list，tuple中的元素不可修改，在映射中可以当键使用。tuple元组的item只能通过 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:56 叠加态的猫 阅读(570) 评论(0) 推荐(0)
『Python CoolBook：Collections』数据结构和算法_collections.deque队列&yield应用
摘要：一、collections.deque队列 deque(maxlen=N)构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候，最老的元素会自动被移除掉。 如果你不设置最大队列大小，那么就会得到一个无限大小队列，你可以在队列的两端执行添加和弹出元素的操作。 1、deque其他操作： 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:47 叠加态的猫 阅读(702) 评论(0) 推荐(0)
『Python CoolBook』数据结构和算法_多变量赋值&“*”的两种用法
摘要：多变量赋值 1 2 (3, 4) 1 2 3 4 z x c *：集成不定长元素 & 集合型实参展开为多个虚参 ('Dave', 'dave@example.com', ['773-555-1212', '847-555-1212']) 注意， foo 1 2 bar hello foo 3 4 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:39 叠加态的猫 阅读(593) 评论(0) 推荐(0)
『Numpy』高级函数_np.nditer()&ufunc运算
摘要：1、np.nditer()：numpy迭代器 默认情况下，nditer将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改，必须指定op_flags=['readwrite']模式： 基本迭代参数flag=['f_index'/'mulit_index' 阅读全文
posted @ 2018-03-14 10:00 叠加态的猫 阅读(7532) 评论(0) 推荐(0)
『PyTorch × TensorFlow』第十七弹_ResNet快速实现
摘要：ResNet34的两种框架便捷实现 阅读全文
posted @ 2018-03-07 11:10 叠加态的猫 阅读(3769) 评论(4) 推荐(0)
『PyTorch』第十六弹_hook技术
摘要：register_hook；register_forward_hook & register_backward_hook 阅读全文
posted @ 2018-03-06 00:00 叠加态的猫 阅读(15622) 评论(1) 推荐(4)
『PyTorch』第十五弹_torch.nn.Module的属性设置&查询
摘要：python中属相相关方法；nn.Module的__setattr__()方法逻辑；属性查询函数__getattr__相关特性； 阅读全文
posted @ 2018-03-05 15:45 叠加态的猫 阅读(7664) 评论(0) 推荐(0)
『PyTorch』第十四弹_torch.nn.Module类属性
摘要：nn.Module基类的构造函数： def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hook 阅读全文
posted @ 2018-03-03 23:35 叠加态的猫 阅读(14009) 评论(7) 推荐(1)
『PyTorch』第十三弹_torch.nn.init参数初始化
摘要：torch.nn.init初始化参数的方法；不同层类型定制化初始化 阅读全文
posted @ 2018-03-03 16:08 叠加态的猫 阅读(13173) 评论(0) 推荐(1)
『PyTorch』第十二弹_nn.Module和nn.functional
摘要：一、nn.functional函数基本使用；二、搭配使用nn.Module和nn.functional；三、nn.functional函数构造nn.Module类 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:39 叠加态的猫 阅读(8265) 评论(0) 推荐(0)
『PyTorch』第十一弹_torch.optim优化器
摘要：一、简化前馈网络LeNet；二、优化器基本使用方法；三、网络模块参数定制；四、在训练中动态的调整学习率 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:02 叠加态的猫 阅读(9072) 评论(0) 推荐(0)