文章目录前言一、NUMPY1.1基本概念：张量1.2一维数组1.3 二维数组1.4利用Numpy产生数组1.5 Numpy数组的切片、转置与翻转1.6Numpy的基础数学运算1.7 广播2.线性代数模块（linalg）3.随机模块总结 前言提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、NUMPY示例：在Numpy中可以非常方便的创建各种不同类型的张量（Tensor），并且执行一些基本操作。1
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2024-06-04 10:34:55
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一. TensorFlow内的基本概念图的构建 1.初始化图tf.reset_default_graph()用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形.2.构建新的图g1 = tf.Graph()
g2 = tf.Graph()3.在图中定义张量with g1.as_default():
a = tf.constant([1.0, 1.0])
b = tf.constant([1.0, 1
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2024-08-12 22:53:06
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<!-- flowchart 箭头图标 勿删 -->
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" ><path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" ></path><
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2024-07-18 16:21:58
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：
人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation
2.
Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过
TensorFlow 的张量就是一个 n 维数组， 类型为tf.Tensor。 文章目录1 创建张量1.1 创建固定值张量1.2 创建随机张量2 张量的阶3 张量的类型4 张量的变换4.1 类型的变换4.2 形状的变换5 张量的切片与扩展6 其它张量运算 1 创建张量1.1 创建固定值张量操作代码说明全零张量tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)创
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2024-06-30 22:59:34
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在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。TensorFlow 中的核心数据单位是张量。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的
泛化。对内，TensorFlow 将张量表现为基本数据类型的 n 维数组。
其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。
但张量的实现并不是直接采用数组的形式，
3.1 线性回归线性回归输出是个连续值，因此适用于回归问题。分类问题中模型的最终输出是一个离散值,。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。书中以线性回归为例，介绍大多数深度学习模型的基本要素和表示方法。3.1.1 线性回归的基本要素房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。预测一栋房子的售出价格
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2024-09-20 09:15:09
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# 将数据转化为张量的步骤
为了帮助你学会如何将数据转化为张量，在这里我将为你详细介绍整个流程。首先我们来看一下整个过程的步骤，然后针对每一步进行代码示例和解释。
## 步骤
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 将数据转化为张量
## 代码示例和解释
### 步骤1：导入必要的库
在Python中，我们通常使用`numpy`库来处理数据，使用`torch`库来操作张量。首先我们需
原创
2024-03-23 04:39:19
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pytorch张量运算张量的简介生成不同数据类型的张量list和numpy.ndarray转换为TensorTensor与Numpy Array之间的转换Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze、unsqueeze、permute、tr
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2024-08-24 12:19:29
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我已经使用pandas操纵了一些数据，现在我想执行批量保存回数据库。 这需要我将数据帧转换为元组数组，每个元组对应于数据帧的"行"。我的DataFrame看起来像：In [182]: data_setOut[182]:index data_date data_1 data_20 14303 2012-02-17 24.75 25.031 12009 2012-02-16 25.00 25.072
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2023-08-28 22:28:41
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js 数组对象转化成JSON 对象格式：例子：
arr=[
{fruits:{apple:'苹果',price:'5'}}
{fruits2:{banana:'香蕉',price:'3'}}
{fruits3:{orange:'橘子',price:'6'}}
]
转化成：
obj={
fruits:{apple:'苹果',price:'5'},
fruits2:{banana:'香蕉'
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2023-06-08 14:42:43
618阅读
1、Json字符串转Js数组var jsonStr = '[1,2,3,4,5，{"a":1}]';
var jsarr=JSON.parse( jsonStr );//转为数组
alert(jsarr[0]);2、Json字符串转Js对象var jsonString = '{"bar":"property","baz":3}';
var jsObject = JSON.parse(jsonStr
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2023-06-01 15:52:25
261阅读
一、通过for循环把一个对象变为 1 个数组let obj = {
name: 'aaa',
height: 190,
sex: 'man',
};
let objNew = [];
for (let i in obj) {
objNew.push({ [i]: obj[i] })
}
console.log(
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2023-06-01 22:12:16
107阅读
第一篇（常用数学运算）基本数学运算加减乘除运算：tf.add(x, y) # 逐个元素 加
tf.subtract(x, y) # 减
tf.multiply(x, y) # 乘
tf.divide(x ,y) # 除
tf.math.mod(x, y) # 取模
a = tf.constant([0, 1, 2])
b = tf.constant([3, 4, 5])
tf.add(
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2024-04-03 19:59:59
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列表（可索引的对象，索引是最快的）的操作，最多应用的是append（增，会涉及到开辟空间，可能会有GC的操作）和pop（删，什么都不写，弹出最后一个，或者写索引）sort是对本身进行修改（就地修改），返回Nonelist.sort数字和字符串可以混合排序： key指代的是按照key类型转换，进行比较
类似于： 只要是可迭代对象都可以用sorted（指向修改），内部
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2023-08-30 20:09:42
198阅读
/* * 这个函数用来将数组或对象重新组合成一个字符串。用在php代码中* 只测试了1,2,3维数组。应该支持多维数组* 上面的$rowsIndex和$rows就是用这个函数生成的。* 对于对象，无法转换。只能转array* @author bailing*/function ArrayToString($obj){ $objType=gettype($obj); if ($objT...
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2006-09-15 23:46:00
248阅读
# 从Hive中提取数据并转化为数组
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到需要从Hive中提取数据并将其转化为数组的情况。今天，我将向你展示实现这一目标的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
extract_data[提取数据]
transform_array[转化为数组]
end[结束]
原创
2024-02-29 06:28:19
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一、数据维度一个数据表达一个含义，一组数据表达一个或多个含义。数据维度概念：一组数据的组织形式，其中有一维数据、二维数据、多维数据、高维数据。1、 一维数据一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。对应：列表、集合#列表有序[1,2,3,4,5]#集合无序{1,2,3,4,5}2、二维数据二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。对应：列表[[1,2,3],[4,5,6]]
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2024-08-09 11:30:16
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将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
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开发环境pycharm 专业版(2019.1.3) python 3.7 ipython 7.8.0上一小节中讲解了Serise数组: Series数组学习 DataFrame数组相当于就是一个pandas中的Series容器,当进行某些操作时，DataFrame数组就能够变为Series数组了。pandas中DataFrame数组的创建首先导入包import pandas as pd
impor
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2023-11-24 17:03:33
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