一、数学计算1.加减乘除加法：tf.math.add( x, y, name=None)减法：tf.math.subtract( x, y, name=None )乘法：tf.math.multiply( x, y, name=None )除法：tf.math.divide( x, y, name=None )2.指数、开方、对数指数：tf.math.pow( x, y, name=None ),
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2024-04-17 16:44:47
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# Python拆分矩阵
在Python中，我们经常需要对矩阵进行各种操作，其中一个常见的操作就是拆分矩阵。拆分矩阵是指将一个大矩阵分解成多个小矩阵的过程，这在数据处理和分析中非常常见。在本文中，我们将介绍如何使用Python来拆分矩阵，并通过代码示例来详细说明这个过程。
## 拆分矩阵的原理
拆分矩阵的原理实际上很简单，就是将一个大矩阵按照一定的规则分解成多个小矩阵。这个规则可以是按行拆分
原创
2024-03-23 04:49:52
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测试是否安装成功jupyter里import tensorflow as tf
tf.__version__按Ctrl+Enter执行'1.2.1'即为成功。import tensorflow as tf
# 创建一个常量运算， 将作为一个节点加入到默认计算图中
hello = tf.constant("Hello, World!")
# 创建一个TF对话
sess = tf.Session(
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2024-03-27 12:18:37
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题意：给定矩阵A求A+A^2+A^3+.......+A^k如何转化令SUM(k)==A+A^2+A^3+.......+A^k则SUM(k)=(1 + A^(k/2) ) * (A+A^2+A^3+.......+A^k) + A^k (k为奇数) =(1 + A^
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2023-05-26 09:48:22
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group(
*inputs,
**kwargs
)创建一个操作，该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组。当这个操作完成后，所有 input 中的所有 ops 都已完成。这个操作没有输出。另请参见 tuple 和 control_dependencies 获得更多信息。参数：input：需要进行分组的零个或多个张量。kwargs：构造 NodeDef 时要传递的可选
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2024-04-14 13:59:33
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矩阵分解特征向量和特征值我们在《线性代数》课学过方阵的特征向量和特征值。定义：设$A{\in}F^{n{\times}n}$是n阶方阵。如果存在非零向量$X{\in}F^{n{\times}1}$使$AX={\lambda}X$对某个常数${\lambda\in}F$成立，则称$\lambda$是A的特征值(eigenvalue)，X是属于特征值${\lambda}$的特征向量。设$\sigma$
import tensorflow as tf
# 1.1矩阵操作
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.ones([2, 3], "float32")
print("tf.ones():", sess.run(x))
tensor = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
x = tf.ones_like(tensor)
print("ones_
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2024-03-22 14:18:30
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在数据处理中，经常会遇到矩阵的元素拆分问题。这个问题不仅仅是简单的数据操作，而是直接影响到后续的数据分析和算法应用。许多项目在实施初期就对这一过程产生了困扰，因此，我们的目标是深入探讨如何在 Python 中有效地拆分矩阵的元素，以提高整体业务效率。
> "我们在处理大量数据时，发现对矩阵的操作不够灵活，影响到了后续的分析结果。希望能有个简单的方法来拆分矩阵元素。" — 用户反馈
首先，我们需
数据操作在PyTorch中，数据操作是非常基础也非常重要的部分。主要涉及到PyTorch的张量（Tensor）操作，它类似于NumPy的多维数组，但还可以在GPU上运行以加速计算。基础概念张量（Tensor）: 多维数组，可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）等等。形状（Shape）: 张量的维度，如4x3的矩阵，形状就是(4, 3)。创建张量在PyTorch中，你可以使用多种方
# Python 矩阵拆分位置的实现指南
在数据处理或科学计算中，经常需要对矩阵进行拆分，以满足不同的需求。今天，我们将一起学习如何使用 Python 对矩阵进行拆分。我们的目标是将一个矩阵拆分成多个子矩阵，并记录其位置。下面，我们将以步骤的形式进行讲解。
## 流程概述
以下是我们进行矩阵拆分的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
记录关键内容与学习感受。未完待续。。TensorFlow Linear Model Tutorial——在本教程中，我们将使用tensorflow中tf.learnAPI来解决一个二元分类的问题：对于给定的人口普查数据，例如一个人的年龄、性别、教育、职业（特征），我们要试图预测出一个人一年是否能赚超过50000美元（目标标签），我们将训练一个逻辑回归模型，并且给模型一个人的信息后，模型将输出数字0
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2024-05-23 21:24:36
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在TensorFlow中，变量(Variable)是特殊的张量(Tensor)，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。
与其他张量不同，变量存在于单个 session.run 调用的上下文之外，也就是说，变量存储的是持久张量，当训练模型时，用变量来存储和更新参数。除此之外，在调用op之前，所有变量都应被显式地初始化过。
1.创建变量
最常见的创建变量方式是
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2024-04-21 17:08:21
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1.placeholder 占位符 可以通过run方法传入值 测试代码如下： 运行结果如下： 2.矩阵的定义 类似于二维数组，测试代码如下： 运行结果如下： 3.矩阵的基本运算 同维度矩阵相加减，内积，外积等，测试代码如下： 运行结果如下： 4.特殊矩阵 特殊矩阵的测试代码如下： 运行结果如下：
原创
2021-07-15 10:23:21
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矩阵QR分解矩阵的QR分解概述演示分析实现QR分解 矩阵的QR分解和LU分解的目的都是为了便于矩阵计算。 矩阵的QR分解概述这一过程将矩阵分解为和两部分，其中是标准正交矩阵，是一个上三角矩阵。矩阵的分解能够简化计算可以以线性系统的计算为例，是非常好计算的，是一个上三角矩阵（相当于Gauss-Jordan消元法的前向过程结束），从下往上推就可以很快计算出线性系统的结果。因为涉及到求取标准正交矩阵
本篇笔记包含张量的合并与分割，范数统计，张量填充，限幅等操作。1.合并与分割合并张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接并不会产生新的维度，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。拼接 在 TensorFlow 中，可以通过 tf.concat(tensors, axis)，其中 tensors 保存了所
Variable变量1、Variable变量的创建说明：Variable是tensorflow中的一个类，需要实例化，变量根据传入的初始值的shape决定变量的shape，如传入2*2的矩阵，则变量的shape为2*2。 Variable的构造函数：tf.Variable.__init__(initial_value,trainable=True, collections=None, d
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2024-07-30 13:28:47
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训练模型时，需要使用变量(Variables)保存和更新参数。Variables是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize)，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。 1、变量op能够持久化保存，普通张量不行2、定义一个变量时，在会话中必须初始化3、name参数：在tensorb
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2024-03-26 10:13:43
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简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中
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2024-04-25 14:44:24
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一、项目描述10类花的图片1100张，按{牡丹，月季，百合，菊花，荷花，紫荆花，梅花，…}标注，其中1000张作为训练样本，100张作为测试样本，设计一个CNN卷积神经网络花卉分类器进行花卉的分类，完成模型学习训练后，进行分类测试，并做误差分析，检查模型的泛化性。二、项目界面花卉识别器界面点击“CNN卷积”，读取当前路径下的花卉库CNN训练完成，点击图片进行识别；点击“测试CNN”按钮进行识别；可
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2024-03-18 11:28:20
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对于一个打分的二维矩阵，一些没有打分，我们就可以通过矩阵分解的方法来解出那些没有打分的近似数值。所谓分解矩阵就是将矩阵分解为两个矩阵的乘积。矩阵分解的过程中，将原始的评分矩阵分解成两个矩阵 矩阵P(n,K)表示n个user和K个特征之间的关系矩阵，这K个特征是一个中间变量，矩阵Q(K,m)的转置是矩阵Q(m,K)，矩阵Q(m,K)表示m个item和K个特征之间的关系矩阵，这里的K值是自己
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2023-08-20 19:26:39
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