TensorFlow2.0矩阵与向量的加减乘实例

tf.diag(diagonal,name=None) #生成对角矩阵 import tensorflowas tf; diagonal=[1,1,1,1] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.diag(diagonal))) #输出的结果为[[1 0 0 0] [0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1]] tf.diag_part(input,name=None) #功能与tf.diag函数相反,返回对角阵的对角元素 imp

Tensorflow二维.三维.四维矩阵运算(矩阵相乘,点乘,行/列累加) 1. 矩阵相乘 根据矩阵相乘的匹配原则,左乘矩阵的列数要等于右乘矩阵的行数. 在多维(三维.四维)矩阵的相乘中,需要最后两维满足匹配原则. 可以将多维矩阵理解成:(矩阵排列,矩阵),即后两维为矩阵,前面的维度为矩阵的排列. 比如对于(2,2,4)来说,视为2个(2,4)矩阵. 对于(2,2,2,4)来说,视为2*2个(2,4)矩阵. import tensorflow as tf a_2d = tf.constant([

采用最小二乘的求逆方法在大部分情况下是低效率的.特别地,当局镇非常大时效率更低.另外一种实现方法是矩阵分解,此方法使用tensorflow内建的Cholesky矩阵分解法.Cholesky矩阵分解法把一个矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵,L和L'.求解Ax=b,改写成LL'=b.首先求解Ly=b,然后求解L'x=y得到系数矩阵. 1. 导入编程库,初始化计算图,生成数据集.接着获取矩阵A和b. >>> import matplotlib.pyplot as plt >>>

如下所示: # u [32,30,200] # u_logits [400,32,30] q_j_400 = [] for j in range(400): q_j_400.append(tf.squeeze(tf.matmul(tf.transpose(u,[0,2,1]),tf.expand_dims(tf.nn.softmax(u_logits[j]),-1)),[2])) # tf.matmul [32,200,30],[32,30,1] test_result = tf.stack(q

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tensor同事拼接,第二个表示按照哪一个维度拼接(从数字0开始). 例子:创建一个三维的tens

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作).那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢? 首先假设 Variable 是一个一维数组 A: import numpy as np import tensorflow as tf a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) A = tf.Variable(a) 我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中,如果我

我就废话不多说了,直接上代码吧! #全0和全1矩阵 v1 = tf.Variable(tf.zeros([3,3,3]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.ones([10,5]), name="v2") #填充单值矩阵 v3 = tf.Variable(tf.fill([2,3], 9)) #常量矩阵 v4_1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) v4_2 = tf.constant(-1.0,

先给出一个样例看看 import tensorflow as tf raw = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) ''' 拆成 [1,2] [3,4] [5,6] [6,5] [4,3] [2,1] ''' result_1 = tf.dynamic_partition(tf.reshape(raw, [6,2]),[0, 1, 2, 3, 4, 5], 6) ''' 拆成 [1, 2, 3, 4, 5, 6] [6, 5, 4,

1.矩阵加法使用 a = np.random.random((3,3)) b = np.random.randint(0,9,(3,3)) ad = tf.add(a,b) 2.矩阵乘法注意 # tensorflow 使用矩阵乘法都必须使用相同类型的数据,否则报错. a = np.random.random((5,3)) b = np.random.randint(0,9,(3,6)) c = tf.tensordot(a.astype(np.float),b.astype(np.float),

本文实例总结了PHP常用日期加减计算方法.分享给大家供大家参考,具体如下: PHP 标准的日期格式 date("Y-m-d H:i:s"); PHP 简单的日期加减计算 <?php date_default_timezone_set('PRC'); //默认时区 echo "今天:",date("Y-m-d",time()),"\n"; echo "今天:",date("Y-m-d"

无论是DATE还是timestamp都可以进行加减操作. 可以对当前日期加年.月.日.时.分.秒,操作不同的时间类型,有三种方法: 1 使用内置函数numtodsinterval增加小时,分钟和秒 2 加一个简单的数来增加天 3 使用内置函数add_months来增加年和月 例: 对当前日期增加一个小时: 复制代码 代码如下: SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(1,'hour') from dual ; SYSDATE           

由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象 (1)用Numpy操作 可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算, data=np.array(image,dtype='int') 经过处理后(如:遍历,将大于255的置为255,小于0的置为0) 再将图片还原成uint8类型 data=np.array(image,dtype='uint8') 注意: (1)如果直接相加,那么 当像素值 > 255时,结果为对256取模的结果,例如:(240+66) % 256

举个例子来说,要查找出2007-10-12至2007-10-31之间在网站上注册的会员,选择好日期后,点击"查询"按钮,发现2007-10-31注册的会员的信息根本没有显示出来,试验了几次结果都是一样.调试程序发现,原来是在SQL语句这里出现了问题. SQL语句如下:SELECT * FROM userinfo WHERE regtime >= '2007-10-12' AND regtime <= '2007-10-31'.初看上去这条SQL语句没有错误,可是对照数据库中

想自己写一个日期的加减方法,但是涉及到每个月天数的判断,如果是2月份的话,还要涉及到闰年的判断,有些复杂,应用过程中总是出现问题,于是查了下资料,以在某个日期上加减天数来说,其实只要调用Date对象的setDate()函数就可以了,具体方法如下: function addDate(date,days){ var d=new Date(date); d.setDate(d.getDate()+days); var month=d.getMonth()+1; var day = d.getDate(

本文介绍了Python日期的加减等操作的示例,分享给大家,也给自己留个笔记 1. 日期输出格式化 所有日期.时间的api都在datetime模块内. 1. datetime => string now = datetime.datetime.now() now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') #输出2012-03-05 16:26:23.870105 strftime是datetime类的实例方法. 2. string => datetime t_str = '20

前言 我们知道,在数学中,数值的大小是没有上限的,但是在计算机中,由于字长的限制,计算机所能表示的范围是有限的,当我们对比较小的数进行运算时,如:1234+5678,这样的数值并没有超出计算机的表示范围,所以可以运算.但是当我们在实际的应用中进行大量的数据处理时,会发现参与运算的数往往超过计算机的基本数据类型的表示范围,比如说,在天文学上,如果一个星球距离我们为100万光年,那么我们将其化简为公里,或者是米的时候,我们会发现这是一个很大的数.这样计算机将无法对其进行直接计算. 可能我们认为实际应

项目中需要用到,自己写了一个.javascript日期按月加减 <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <script> function dateToDate(date) { var sDate = new Da