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类型转换函数)
tf.cast()类型转换函数
tf.cast(x, dtype, nameNone)
参数
x：输入dtype：转换目标类型name：名称
返回：Tensor
例子：
import tensorflow as tfa [1,0,1,0]
b [1,2,3,4]
c [True, True, False]
d tf.cast(a, dtypebool)
e tf.cast(b, d…
PyTorch框架学习十二——损失函数
PyTorch框架学习十二——损失函数一、损失函数的作用二、18种常见损失函数简述1.L1Loss（MAE）2.MSELoss3.SmoothL1Loss4.交叉熵CrossEntropyLoss5.NLLLoss6.PoissonNLLLoss7.KLDivLoss8.BCELoss9.BCEWithLogitsLoss10.MarginRankingLoss11.HingeEmbedding…
TensorFlow 中三种启动图用法
转自https://blog.csdn.net/lyc_yongcai/article/details/73467480
TensorFlow 中有三种启动图的方法：tf.Session()，tf.InteractivesSession()，tf.train.Supervisor().managed_session()
它们各自的用法如下：
（1&am…
PyTorch框架学习十三——优化器
PyTorch框架学习十三——优化器一、优化器二、Optimizer类1.基本属性2.基本方法三、学习率与动量1.学习率learning rate2.动量、冲量Momentum四、十种常见的优化器（简单罗列）上次笔记简单介绍了一下损失函数的概念以及18种常用的损失函数，这次…
最全芯片产业报告出炉，计算、存储、模拟IC一文扫尽
来源：智东西最近几年， 半导体产业风起云涌。 一方面， 中国半导体异军突起， 另一方面， 全球产业面临超级周期，加上人工智能等新兴应用的崛起，中美科技摩擦频发，全球半导体现状如何&am…
python向CSV文件写内容
f open(r"D:\test.csv", w)
f.write(1,2,3\n)
f.write(4,5,6\n)
f.close()
注意：上面例子中的123456这6个数字会分别写入不同的单元格里，即以逗号作为分隔符将字符串内容分开放到不同单元格
上面例子的图： 如果要把变量的值放入…
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PyTorch框架学习十四——学习率调整策略一、_LRScheduler类二、六种常见的学习率调整策略1.StepLR2.MultiStepLR3.ExponentialLR4.CosineAnnealingLR5.ReduceLRonPlateau6.LambdaLR在上次笔记优化器的内容中介绍了学习率的概念，但是在整个训练过程中学习率并不是一直…
蕨叶形生物刷新生命史，动物界至少起源于5.7亿年前
来源 ：newsweek.com根据发表于《古生物学》期刊（Palaeontology）的一项研究，动物界可能比科学界所知更加古老。研究人员发现，一种名为“美妙春光虫”（Stromatoveris psygmoglena）的海洋生物在埃迪…
TensorFlow保存和载入训练模型
保存：使用saver.save()方法保存
载入：使用saver.restore()方法载入
下面是个完整例子：
保存：
import tensorflow as tfW tf.Variable([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtypetf.float32, namew)
b tf.Variable([[0, 1, 2]], dtypetf…
PyTorch框架学习十五——可视化工具TensorBoard
PyTorch框架学习十五——可视化工具TensorBoard一、TensorBoard简介二、TensorBoard安装及测试三、TensorBoard的使用1.add_scalar()2.add_scalars()3.add_histogram()4.add_image()5.add_graph()之前的笔记介绍了模型训练中的数据、模型、损失函数和优化器，下面将介…
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来源：AI量化百科神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是…
)
plt.subplots中的ax = ax.flatten()
在用plt.subplots画多个子图中，ax ax.flatten()将ax由n*m的Axes组展平成1*nm的Axes组
以下面的例子说明ax ax.flatten()的作用：
fig, ax plt.subplots(nrows2,ncols2,sharexall,shareyall)
ax ax.flatten() for i in range(4):img image[i].resh…
L2级自动驾驶量产趋势解读
来源：《国盛计算机组》L2 级自动驾驶离我们比想象的更近。18 年下半年部分 L2 车型已面世，凯迪拉克、吉利、长城、长安、上汽等均已推出了 L2 自动驾驶车辆。国内目前在售2872个车型，L2级功能渗透率平均超过25%，豪华车甚至超过了6…
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PyTorch框架学习十六——正则化与Dropout一、泛化误差二、L2正则化与权值衰减三、正则化之Dropout补充：这次笔记主要关注防止模型过拟合的两种方法：正则化与Dropout。
一、泛化误差
一般模型的泛化误差可以被分解为三部分：偏差、方差与噪声…
HDU 5510 Bazinga 暴力匹配加剪枝
Bazinga Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid5510 Description Ladies and gentlemen, please sit up straight.Dont tilt your head. Im serious.For n given strings S1,S2,⋯,Sn, labelled from 1 to n, you shou…
将tensor转array
如果对tensor使用extend方法，如下面这个例子：
import tensorflow as tfa tf.convert_to_tensor([1,2,3])
b []
with tf.Session() as sess:b.extend(a)
会报错“Tensor objects are only iterable when eager execution is enabled. To iterate over…
PyTorch框架学习十七——Batch Normalization
PyTorch框架学习十七——Batch Normalization一、BN的概念二、Internal Covariate Shift（ICS）三、BN的一个应用案例四、PyTorch中BN的实现1._BatchNorm类2.nn.BatchNorm1d/2d/3d（1）nn.BatchNorm1d（2）nn.Bat…