Tensorflow中包含类，函数和模块，不同的模块负责不同的功能，部分会有重复，下面就是对Tensorflow模块的梳理。(主要看的是pyCharm）中可调用的模块。#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Abel'
import tensorflow as tf
#tens
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2024-10-30 06:24:07
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# 使用PyTorch处理变长序列的指南
在深度学习中，我们常常需要处理变长序列，例如自然语言处理（NLP）中的文本数据。在处理这些数据时，我们通常会使用PyTorch这一个强大的深度学习框架。本文将指导你通过一系列步骤实现变长序列的处理。
## 流程概述
首先，让我们概述一下处理变长序列的流程。以下是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
TensorFlow版本MTCNN解析整体架构样本生成部分三个模型的训练部分推理部分在训练时候为什么用小图片，而不用全图？会不会遗漏掉某些人脸? 整体架构针对这篇文章的读者，默认为是已经对MTCNN有了基本了解的，若对MTCNN还未了解的，可自行了解。 分为几个部分：样本生成部分三个模型的训练部分推理测试部分样本生成部分PNet的样本生成 根据GT数据，生成正样本，已经中间样本；随机生成负样本；
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2024-06-21 10:24:37
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需要用到的模块和函数 import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence
from torch.nn
基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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一.安装目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原
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2024-08-19 12:06:45
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Tensor Flow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库，提供了C++ 和 Python 接口，下面给出用Tensor Flow 建立MLP 网络做笑脸识别的一个简单用例。这个用例可
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2016-12-10 11:50:00
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SVM是一种常用的机器学习分类器模型，其原理为最大化类间隔（被称为支持向量），来达到分类的目的。它是一种有监督的模型。SVM原理简述SVM通过预测值y′=wx+b
y
′
=
w
# 使用PyTorch实现MLP时间序列预测
在这个教程中，我们将学习如何使用PyTorch构建一个多层感知器（MLP）来进行时间序列预测。我们将遵循一个结构化的流程，包含数据准备、模型构建、训练、评估和预测。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------------------|-------
原创
2024-10-07 04:28:55
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国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了，这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。有的同学是收入上的，有的同学是感情上的，有的同学是心理上的，还有的同学是体重上的。那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢？什么时候我们才可以重获自由呢？本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。一，准备数据本文的数据集取自tushare，获取
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2020-04-09 15:38:00
196阅读
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内置序列类型概览按照可否存储不同数据类型来分，可以分为容序列和扁平序列。容器序列list, tuple, collections.deque 这些序列类型可以容纳不同类型的数据。扁平序列str, bytes, bytearray, memoryview, array.array 这类序列只能容纳一种类型的数据按照是否可变可以分为可变序列和不可变序列。可变序列list, bytesarray, ar
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2024-05-10 12:49:27
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一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数，通过定义一个collate_fn 函数，其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去，这样代码在训练和模型中就可以更加简洁。有时间再整理一下这个吧。_______________________________________
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2024-03-04 16:54:18
74阅读
多元时间序列预测的时间模式注意题目：Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting作者：Shun-Yao Shih, Fan-Keng Sun, Hung-yi Lee来源：Machine Learning (cs.LG)Submitted on 12 Sep 2018 (v1), last revised 2
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2024-04-08 10:37:53
160阅读
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
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2024-01-08 18:05:18
128阅读
这次的mnist学习加入了测试集，看看学习的准确率，代码如下# encoding: utf-8
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
#加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度（28，28）
path = r'G:\2019\python\mnist.npz'
(x_train, y_
机器学习算法-HMM目录机器学习算法-HMM1. 模型定义2. 序列生成3. 概率计算3.1 前向计算3.2 后向计算4. 学习4.1 求解\(\pi\)4.2 求解\(A\)4.3 求解\(B\)5. 预测1. 模型定义 隐马尔可夫模型（HMM）是一个关于时序的概率模型，是一种特殊的概率图模型。该图模型包含了两个序列：状态序列\(\{z_1, z_2, ..., z_T\}\)和观测序列\(\{
一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图：从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层感知机最底层
值得注意的是，星号表达式在迭代元素为可变长元组的序列时是很有用的。比如，
下面是一个带有标签的元组序列:
records = [
('foo', 1, 2),
('bar', 'hello'),
('foo', 3, 4),
]
def do_foo(x, y): print('foo', x, y)
def do_bar(s): print('bar', s)
for t
原创
2023-12-04 10:14:35
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1. 什么是 JIT？JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文译为「即时编译」，是一种程序优化的方法。在深度学习中 JIT 的思想更是随处可见，最明显的例子就是 Keras 框架的 model.compile，TensorFlow 中的 Graph 也是一种 JIT，虽然他没有显示调用编译方法。2. TorchScript动态图模型通过牺牲一些高级特性来换
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2023-08-13 20:59:15
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文章目录一、数据准备二、时间序列预测分类1、输入为xt，输出是yt2、有x值，有y值：NARX(1)选择模型类型(2)选择输出，只有y_t(3)选择70%用来作为训练数据，15%用来作为验证使用，15%用来测试(4)选择delay(5)开始训练(6)得到参数(7)将神经网络导出代码3、无x，有y值：NAR三、总结 Matlab从2010b版本以后，神经网络工具箱已经升级为7.0，功能大大加强。
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2023-09-18 05:02:39
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