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
# Python 矩阵筛选的入门指南
在数据科学和机器学习的领域，矩阵（或数组）是一种常见的数据结构。Python 提供了多种库来处理矩阵数据，其中最流行的库是 NumPy。NumPy 不仅高效而且易于使用，对于矩阵的筛选操作非常灵活。本文将带你探讨如何在 Python 中使用 NumPy 实现矩阵筛选，并通过实例深入理解这一过程。
## 矩阵的基本概念
矩阵可以被视为一个二维数组。它由行和
原创
2024-09-23 07:16:42
36阅读
# Python中如何筛选矩阵数据
在Python中，我们经常会处理各种数据集，包括矩阵数据。有时候我们需要从一个大的矩阵中筛选出符合特定条件的数据，这时候就需要用到筛选的技巧。本文将介绍在Python中如何筛选矩阵数据，并给出一些代码示例。
## 筛选矩阵数据的方法
在Python中，我们可以使用NumPy库来处理矩阵数据。NumPy是一个功能强大的数值计算库，提供了很多方便的函数和方法来
原创
2024-04-11 06:06:19
80阅读
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
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
python的矩阵处理Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容，因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区分。以下默认
转载
2023-09-05 19:29:54
59阅读
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
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$\sigma$
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
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
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
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
转载
2024-03-26 10:13:43
62阅读
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
转载
2024-07-30 13:28:47
74阅读
# 筛选矩阵数值的方法与代码示例
在数据处理和分析中，经常需要对矩阵中的数值进行筛选，以满足特定条件或进行进一步分析。R语言是一种广泛应用于数据处理和统计分析的编程语言，提供了丰富的函数和库来处理矩阵中的数值。本文将介绍如何使用R语言对矩阵进行数值筛选，并提供相应的代码示例。
## 筛选矩阵数值的方法
在R语言中，可以使用条件语句和逻辑运算符来筛选矩阵中的数值。常见的筛选方法包括按照数值大小
原创
2024-06-06 05:25:55
132阅读
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
转载
2024-03-18 11:28:20
59阅读
述1.3 张量的操作与变换1.4环境准备1.5张量的操作 - 筛选过滤第1章 Tensor运算概述1.1 概述Tensorflow提供了大量的张量运算，基本上可以对标Numpy多维数组...
原创
2021-08-15 13:52:40
486阅读
仅仅是防止自己忘记，这里不可避免地肯定夹杂着大量别人写的东西，我本质上不过是把这些东西集中在一起罢了（简称：大融合怪）。第一步 安装Anaconda第二步 换源C:\Users\用户名 文件夹下找到 .condarcshow_channel_urls: true
ssl_verify: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵相乘 # sess = tf.Session
原创
2021-08-25 14:44:30
165阅读
