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(
转载
2024-03-27 12:18:37
39阅读
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 ),
转载
2024-04-17 16:44:47
100阅读
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
转载
2024-04-14 13:59:33
41阅读
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$\sigma$
# 矩阵拼接在Python中的实现方法
矩阵拼接是数据处理中的常见任务，它涉及到将多个矩阵（通常是二维数组）合并成一个更大的矩阵。Python中有许多库可以实现这一功能，但最常用的库是NumPy。本文将指导您如何使用Python来实现矩阵拼接。我们将分步进行并提供相应的代码示例。
## 矩阵拼接的流程
在实现矩阵拼接之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。以下是我们需要遵循的基本流程：
|
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_
转载
2024-03-22 14:18:30
66阅读
一、矩阵拼接一、矩阵拼接
numpy矩阵拼接常用方法：np.append(arr,values,axis)
np.concatenate(arrays,axis,out=None)
np.stack(arrays,axis,out=None)
np.hstack(tup)
np.vstack(tup)① np.append(arr,values,axis)
支持数组和数组或数组和数的拼接，不支持三
转载
2023-08-14 00:02:00
153阅读
在之前的基本功教程中，在做计算的时候已经反复调用了 Numpy 库。这一篇教程我们不调用 Numpy，而是通过 Python 自带的数据结构和函数运算方法，来了解一下如果不用 Numpy 会受到什么样的限制。阅读这篇教程前，先完成之前的两篇： 多多教Python：Python 基本功: 3. 数据类型zhuanlan.zhihu.com
多多教Python：P
转载
2023-09-16 14:32:46
168阅读
横向拼接：输入f=[m n]。
纵向拼接：输入f=[m;n]。
转载
2020-04-13 14:38:00
971阅读
2评论
numpy矩阵拼接
原创
2024-05-23 00:40:57
41阅读
## Python矩阵拼接
### 概述
在Python中，矩阵拼接是指将两个或多个矩阵按照一定的规则进行连接。矩阵拼接在实际应用中非常常见，例如在数据分析、图像处理和机器学习等领域。本文将详细介绍Python中实现矩阵拼接的步骤以及相应的代码。
### 流程
下面是实现矩阵拼接的整体流程：
1. 导入所需的库
2. 创建矩阵
3. 进行矩阵拼接
### 代码实现
#### 导入所需
原创
2023-08-16 08:53:26
1062阅读
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
转载
2024-05-23 21:24:36
22阅读
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
转载
2024-04-21 17:08:21
37阅读
基于Python之邻接矩阵沿对角线拼接操作简单方法图的邻接矩阵一般定义是：节点与节点之间的边构成一个矩阵，比如：一张图片有N个节点，那么邻接矩阵的维度就是[N,N]大小，矩阵的每个值表示对应两个节点之间是否有边相连接，连接则值设为1，否则设为0(下图就是一张节点N=20的邻接矩阵)。一、目的是将两个任意大小的邻接矩阵进行沿对角线拼接，并把空缺的部分填充上0，表示拼接的两个图的节点之间并无任何连接。
转载
2023-09-06 14:07:06
196阅读
文章目录1.矩阵连乘问题描述分治法动态规划1.自顶向下的动态规划（备忘录法）2.自底向上的非递归动态规划 1.矩阵连乘问题描述给定n个矩阵｛A1,A2,…,An｝，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2…，n-1。如何确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的相乘次数最少 。由于矩阵乘法满足结合律，所以可以有许多的不同的计算次序，然而不同的计算次序，相乘次数可能相差很大具体例
转载
2023-12-15 15:57:14
60阅读
Numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学存储和处理大型矩阵，可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构，支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型)？数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度eg.计算A+B，其中，A和B是一维数组： def np
转载
2023-08-21 16:36:31
432阅读
最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，无法直接使用加法进行拼接，后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。函数形式如下：tf.concat(concat_dim,values,name='concat')其中，第一个参数表示需要拼接的多维tensor，并且可以将多个te
转载
2023-06-03 13:29:13
154阅读
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
137阅读
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
