在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型，其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作，然后因为我只是入门了点tensorflow，所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念。线性回归模型的表达式如下：其中，是权重，是偏置，和则是输入数据和对应的模型预测值。在tensorflow中，是用图来表示计算的形式的，图中的每个节点称为一个op(
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2024-08-22 10:41:10
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多输出回归是指在给出输入示例的情况下涉及预测两个或多个数值的回归问题。一个示例可能是在给定输入的情况下预测坐标，例如预测x和y值。另一个示例是多步时间序列预测，其中涉及预测给定变量的多个未来时间序列。许多机器学习算法都是为预测单个数值而设计的，简称为回归。一些算法确实支持内在的多输出回归，例如线性回归和决策树。还有一些特殊的解决方法模型，可用于包装和使用那些本来不支持预测多个输出的算法。
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2024-08-25 15:57:41
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一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2024-03-21 10:47:08
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木有摘要，内容如题，赶紧戳进去看吧哥！
终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：
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2024-02-08 15:01:36
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多输入多输出模型这里用Keras官方文档的例子来说明如何用Keras实现多输入多输出模型主要输入(main_input): 新闻标题本身，即一系列词语.辅助输入(aux_input): 接受额外的数据，例如新闻标题的发布时间等.该模型将通过 两个损失函数 进行监督学习.较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法.让我们用函数式API来实现它。定义网络模型主要输入：接受新闻标题本
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2023-11-27 23:13:31
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TensorFlow实现多输入多输出模型有时我们的输入数据不只一个，会存在多个输入源，多个输出源，对于这种情况我们使用Sequ
原创
2023-01-17 02:16:15
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多变量线性回归题纲多变量线性函数优化思路Normal Equation（正规方程）线性回归多变量与单变量的区别多变量线性回归的假设函数定义如下：\[ h_\theta(X) = \theta^TX = \sum_{i=0}^{n}\theta_ix^{(i)} \]其中\(\theta^TX\)是两个矩阵相乘的形式。而对应的 Cost function（代价函数）还是一样，只不过这里 NG 也引入
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2024-09-29 14:17:04
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多输入和多输出模型：使用函数式模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。考虑这样一个模型。我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身，也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入，如新闻发布的日期等。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯
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2024-04-17 15:22:30
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---------------------------------------------------输入输出系统时计算机中种类最多， 功能最多， 结构最复杂， 构成也最复杂的部分。 在现代计算机中， 外部设备的成本一般占总成本的80%以上。计算机最初的发展主要是为了计算， 随后渐渐应用于文本中，由此产生了字符发生器和字符产生器等设备。 随着计算机的发展，计算机开始应用于多媒体和嵌入式中； 到了现
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2024-06-15 07:51:57
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加油加油加油1.基本概念 回归问题：输出是一个连续值； 分类问题：输出是一个离散值； 线性回归假设输出与输入之间是线性关系 模型训练：通过数据来寻找特定的模型参数值，使得模型在数据上的误差尽可能小，这个过程叫做训练过程； 样本：训练集中的一个叫做一个样本； 标签：训练集中一个样本的真实输出； 特征：用来预测的因素称为特征，特征用来表示样本的特点； 损失函数：衡量预测值与 真实值之间的误差，通常我们
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2024-05-30 06:59:13
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将以实例介绍 ivregress 两阶段回归中 esttab, outreg2, asdoc 三种输出命令的优劣之处。1. 输出命令介绍1.1 esttab 命令简介新的 esttab 命令是 estout 的包装器。它的语法比 estout 简单得多，而且默认情况下，它会在 S
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2024-07-25 14:09:39
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1.Tensorflow基础关于TensorflowTensorFlow™ 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）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。数据流图
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2024-06-20 21:15:17
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基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细，直接替换数据就可以用，可以出真实值和预测值拟合图，以及多种评价指标。 程序是MATLAB语言。ID:3130677516323251 Matlab建模 基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模是一种利用神经网络模型来进行数据拟合和预测的技术。在这种方法中，我们使用径向基函数（RBF）作为神经网络的激活函数，通
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2024-07-02 10:18:38
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第二周的课程在理论方面主要是多变量线性回归Multivariate Linear Regression，基本上是对第一周内容的泛化。另外讲解了Octave软件的使用，Octave是一个遵从GNU General Public License的自由软件Free Software，它对Matlab具有很好的兼容性，基本上能在Matlab上运行的m文件都能在Octave上运行。多变量线性回归顾名思义，在
由于在tensorflow最初时一直用的就是最经典的mnist手写字符识别中的数据集了，而且在tensorflow中直接封装好的是mnist手写字符的数据集类，方便直接用input_data.*中的方法调用其读取数据，读取数据标签，以及对数据feed时的next_batch()等操作，但是涉及后面进一步深入时，如果想要训练和测试自己的数据集时没有封装好的数据类方法，此时就需要自己来进行制作数据集。
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2024-04-16 10:44:01
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1多gpu训练预期两张卡模型3090和4张差距较小 1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块4多显卡要有代码修改优化器from keras.utils import multi_gpu_model5 x16 主板槽位不对用的x8nvidia-smi -a |g
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2024-10-27 10:22:11
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软硬件环境ubuntu 18.04 64bitanaconda3 with python 3.7.6tensorflow 2.2.0bazel 2.0.0cuda 10.1cudnn 7.6.5gcc 7nvidia gtx 1070Titensorflow简介tensorflow是谷歌公司推出的开源机器学习框架，它提供了c++、python、java、javascript、go等语言的API，具
LR 专题1 讲一下逻辑回归，及优缺点 2 用代码写出LR的损失函数（目标函数），损失函数如何推导？ 3 LR的优化方法及区别，梯度下降有哪几种 4 LR的思想 LR对输入和输出的分布假设 5 LR可以用来处理非线性问题么？ 怎么做？ 可以像SVM那样么？ 为什么？ 6 LR模型为什么采用似然估计？ 7 LR为什么要用对数似然，不用平方损失和绝对值之类？平方损失是不是凸函数？ 8 线性回归和逻辑回
1 简介支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点, 核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开, 能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题, 并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域. 但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果
tf.matmul() 和tf.multiply() 的区别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, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex
