数据API

数据API 整个数据API都围绕着数据集的概念。通常,使用的是逐步从磁盘中读取数据的数据集,但为了简单起见,使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices()在RAM中完全创建一个数据集合 import keras.activations import

2021-10-25 · 3 分钟 · 494 字 · 里列昂

TensorFlow函数和图

def cube(x): return x**3 cube(2) 8 import tensorflow as tf cube(tf.constant(2.0)) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=8.0> 现在用t

2021-10-24 · 1 分钟 · 80 字 · 里列昂

第五次作业

七段数码管绘制系统时间(年,月,日,小时) 代码 import datetime # 引入时间库 import random import turtle # 引入海龟库 def drawLine(draw): # 绘制单段数码管 turtle.pendown() if draw

2021-10-24 · 2 分钟 · 235 字 · 里列昂

最优化作业电子版

给定函数,求在点处的最速下降方向和牛顿方向 [ f(x)=(6+x_1+x_2)^2+(2-3x_1-3x_2-x_1x_2)^2 frac{partial f}{p

2021-10-19 · 5 分钟 · 1001 字 · 里列昂

自定义模型和训练算法

自定义损失函数 当训练回归模型时,训练集有噪声,均方误差MSE可能会对大误差惩罚太多而导致模型不精确。平均绝对误差MAE不会对异常值惩罚太多,但是训练可能要一段时间才能收敛,并且训练后的模型可能不太精确。这就是使用Huber损失而不是旧的MSE损失的好时机。 L_delta(y,

2021-10-16 · 6 分钟 · 1261 字 · 里列昂

字符概要

Python 3引入的不可变bytes类型和Python 2.6添加的可变bytearray类型 bytes和bytesarray对象的各个元素是介于0-255(含)之间的整数,而不像Python 2 的str对象那样是单个的字符。然而,二进制序列的切片始终是同一种类型的二进制序

2021-10-10 · 1 分钟 · 104 字 · 里列昂

字符问题

编码与解码 “字符串”是个相当简单的概念:一个字符串是一个字符序列。问题出在“字符”的定义上。在2015年,“字符”的最佳定义是Unicode字符。因为,从Python3的str对象中获取的元素是Unicode字符,这相当于从Python2的unicode对象中获取的元素,而不是

2021-10-10 · 1 分钟 · 35 字 · 里列昂

像 NumPy 一样使用 TensorFlow

张量和操作 可以使用tf.constant()创建张量 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity='all'

2021-10-09 · 2 分钟 · 359 字 · 里列昂

TensorFlow快速浏览

Tensorflow快速浏览 高级深度学习API tf.keras tf.estimator 底层深度学习API tf.nn tf.losses tf.metrics tf.optimizers tf.train tf.initializers 自动微分 tf.GradientT

2021-10-09 · 1 分钟 · 50 字 · 里列昂

Gradient Descent(梯度下降)

梯度下降 线性模型 来拟合学习时间与考试分数 [ loss=(hat{y}-y)^2=(x*w-y)^2to cost=frac1Nsum^N_{n=1}(hat{y_n}-y_n)^2 ] 由图可知损失函数在时,取得最小值。记损失函

2021-10-08 · 2 分钟 · 314 字 · 里列昂