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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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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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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本文为新西兰坎特伯雷大学（作者：Wan Amirul Wan Mohd Mahyiddin）的博士论文，共147页。 由于大规模多输入多输出（MIMO）系统具有实现高频谱效率的潜力，近年来引起了人们的广泛兴趣。尽管具有很大的潜力，但也伴随着一些问题，如导频污染。当小区同时传输相同的导频序列而产生干扰时，就会发生导频污染。不同步的导频可以减少导频污染，但它产生的数据对导频是有干扰的。&nb
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2023-12-28 08:55:52
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多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测
原创
2024-07-16 10:19:03
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工具：matlab2021a步骤：1.导入数据（1）选择菜单栏中的导入数据，选择csv格式（也可以是其他格式）的文件。鼠标选择需要导入的数据， 也可以默认全部导入，点击菜单栏导入。 在工作区看到矩阵导入成功（共导入4个矩阵）（2）对输入矩阵进行处理这里w矩阵中的4列为输入，s矩阵中的4列为输出。若直接将s和w作为输入输出矩阵进行系统辨识，会报错矩阵格式不对，需要进行一个简单的转换。（猜测
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2024-01-17 09:37:22
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5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
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2023-09-06 21:03:27
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多输入多输出 | Matlab实现XGboost多输入多输出预测
原创
2024-06-05 10:37:12
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1.注释Python注释有单行注释和多行注释单行注释以 “#” 开头多行注释使用三个单引号（’’’）或三个双引号（"""）注意： 单行注释描述下列语句作用；多行注释描述函数的功能、参数和返回值。2.Python的输入与输出input和 output统称为IO，是命令行下最基本的输入和输出.（1）input（）输入 input0会把用户通过键盘输入的任何值都作为字符串来存储过变量print（"hel
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2023-11-02 06:50:43
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目录1.IO系统基本概念2.输入输出设备3.外存储器4.I\O接口5.程序查询方式6.程序中断方式7.多重中断8.程序中断方式9.DMA方式1.IO系统基本概念"I\O" 就是 "输入\输出" I\O设备就是可以将 数据输入到计算机，或者可以接受计算机输出数据的外部设备主机与I/O设备进行交互I\O接口：又称I\O控制器，设备控制器，负责协调主机与外部设备之间的数据传输 I\O控制器多种多样，也会
---------------------------------------------------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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【TensorFlow1.X】系列学习文章目录【环境搭建】 【入门一】 【入门二】 【入门三】 【入门四】【TensorFlow1.X】系列学习笔记【环境搭建】大量经典论文的算法均采用 TF 1.x 实现, 为了阅读方便, 同时加深对实现细节的理解, 需要 TF 1.x 的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【环境搭建】简介Tenso
多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测
原创
2024-03-11 14:56:31
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目录1.概述2. 处理多维度特征的输入注：不同的激活函数（sigmoid函数）， 绘制不同的图表 1.概述 一个八维数据集：样本，每一列称为一个特征。回归模型的更改：n维的输入向量x和n维的权重w的转置作内积 + 广播处理的偏移量b，得到的1维的预测值，再使用logistic函数进行映射。使用self.linear = torch.nn.Linear(n,m)对输入
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2024-05-15 12:17:43
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1.数字量输入模块的选择 (1)选择电压等级:根据电压，有DC 5V、12V、24V、48V、60V和交流110V、220V； (2)按保护形式分为隔离型和非隔离型两种。 (3)选择模块密度:按点数分为8分、16分、32分、64分。 高密度模块，如32点或64点，同时连接点的数量取决于输入电压和环境温度。一般来说，同时连接点的数量不应超过模块总数的70%。 (4)备用输入点的设计考虑
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2024-03-19 17:32:53
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多输入多输出 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出
原创
2024-03-06 09:30:24
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PyTorch 的基础操作1 张量张量如同数组和矩阵一样，即一种特殊的数据结构。多作为 pytorch 中，神经网络的输入、输出以及网格的参数等数据，都用张量来描述张量的使用 和 numpy 的 ndarrays 类似，区别在于张量可以在GPU或者其他专用硬件上运行，以达到更快的效果1.1 张量初始化与创建# 初始化张量
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张量与numpy的数组最大的区别在于张量可以在gpu上运行
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2024-06-01 16:53:01
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大家所熟悉的机器学习算法的回归结果通常就是一个变量，而最近项目中遇到一个问题，希望利用多输入变量预测多输出变量，也就是multiple input -multiple output。拿到这个问题，我的思路有两个，一个是利用神经网络算法，毕竟其自身的构造特点就是多输入多输出；另一个是对每一个输出变量构造回归模型，有几个输出就有几个回归模型，当然最好都用同一种算法。在自己思考过后，在网上查阅了资料发现
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2023-10-31 10:28:16
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文章目录一、MIMO定义二、MIMO分类1.SISO2.SIMO3.MISO3.MIMO三.MIMO数学建模四、MIMO发展史参考文献 一、MIMO定义多输入多输出（Multipe Input Multiple Output，MIMO），MIMO属于天线技术。MIMO系统一般写作AxB MIMO，A表示基站的天线数，B表示手机的天线数。二、MIMO分类MIMO叫做多输入多输出，涉及到多天线创造的
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2024-01-10 13:03:20
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LSTM输入层要求的维度是三维的，其中包含三个参数:batch_size, input_dim和time_step。隐含层有一个参数：n_hidden。输出层有两个参数：n_hidden和output_dim。下面举两个例子：利用LSTM识别MNIST手写数字集和LSTM时间序列分析，谈谈个人对这些参数含义的理解。1. 利用LSTM识别MNIST手写数字集 输入层：首先说下batch_size。这
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2024-02-11 07:43:17
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