文 / 标贝（北京）科技有限公司长久以来，传统的语音合成技术，主要围绕着统计参数合成和拼接合成展开，两种方法虽各有利弊，但基本满足了可懂度的要求，语音合成技术得以在多种场景下应用，尤其是导航播报这样的强需求场景。 最近几年，基于深度学习的语音合成技术快速发展，语音合成系统中的模型逐步被深度学习模型所替代。 尤其是 2016 年，随着 wavenet 技术的问世，将参数
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2024-04-29 13:05:33
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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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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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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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## Python Numpy矩阵合成
### 简介
在Python中，Numpy库提供了强大的矩阵操作功能。矩阵合成是指将多个矩阵按照一定规则组合成一个新的矩阵的过程。本文将使用Python Numpy库来实现矩阵合成，并将详细介绍每一步所需的代码和注释。
### 步骤概览
下面的表格展示了实现Python Numpy矩阵合成的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
原创
2023-10-25 10:31:44
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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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Using tf.Print() in TensorFlow - TensorFlow 中的输出函数 tf.Print
https://towardsdatascience.com/@yufengghttps://zhuanlan.zhihu.com/tensorflowcnTensorFlow’s Print statement doesn’t quite work the s
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2024-10-22 09:19:11
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介绍之前的博客中，翻译过 Go 语言可以通过 Tensorflow 的 go 客户端进行操作，但是其中有两个问题很容易在编码时遇到下面的问题。Scope：每次调用定义操作的函数时，Go API 并不会自动生成新的节点名称。会出现panic: failed to add operation "Placeholder": Duplicate node name in graph: 'Placehold
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2024-06-28 19:23:46
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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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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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什么是TensorFlow LiteTensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案，具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性，此外还有一系列的工具去转换、调试和优化模型。采用TensorFlow Lite开发的应用优点之一是反应速度非常快，比如开发照片处理app，不需要将照片传输到云端，可以直接在终端上处理。优点之二是可以离
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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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
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
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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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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WaveNet 是生成原始音频波形的深层生成模型。这项突破性的技术已经被 Google DeepMind 引入（https://deepmind.com/blog/generate-mode-raw-audio/），用于教授如何与计算机对话。结果确实令人惊讶，在网上你可以找到合成声音的例子，电脑学习如何用名人的声音与人们谈话。 所以，你可能想知道为什么学习合成音频是如此困难。听到的每个数
创建复杂的合成矩阵是一项十分常见的需求，尤其在数据分析和机器学习领域。本文将通过“计算和的合成矩阵”这个主题，详细介绍该问题的解决过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用等多个方面。
## 背景定位
在处理数据时，合成矩阵不仅影响计算结果的准确性，还对数据分析的效率有着直接的关系。例如，考虑一个电子商务平台，我们需要计算客户之间的相似度，以便推荐个性化商品。这就需要构
## Python 向量组合成矩阵
在线性代数中，我们经常需要将多个向量组合成矩阵。在Python中，我们可以使用各种库和方法来实现这个目标。本文将介绍如何使用Python将向量组合成矩阵，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
### 向量和矩阵的基本概念
在开始之前，我们先来回顾一下向量和矩阵的基本概念。
**向量**是一个有序的一维数组，可以表示为:
```
v = [v1, v2,
原创
2023-11-22 12:18:37
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