Go 语言提供了数组类型的数据结构。 数组是具有相同唯一类型的一组已编号且长度固定的数据项序列，这种类型可以是任意的原始类型例如整型、字符串或者自定义类型。 相对于去声明 number0, number1, ..., number99 的变量，使用数组形式 numbers[0], numbers[1] ..., numbers[99]
要求： 手表时针与分针之间有一个夹角，写一个函数，传入时、分两个参数，返回时针与分针之间的夹角 要求：小于180度的正数 分析 实现该逻辑，需要寻找时针和分针走动 一格度数夹角包含 最大夹角和最小夹角，要求小于180度 则需要求最小夹角假设从0点0分开始分析，分针走的比时针块，求出分针
根据之前学习的基础之后，可以利用所学知识简单的做一个循环操作。 递增输出0到3： import numpy as np from numpy import float32 tf.compat.v1.disable_eager_execution()#保证sess.run()能够正常运行 a=3 w = tf.zeros([3,4],float32) x = tf.range(3,18,3) y=tf.zeros
sess.run() sess.run()的参数不同，代表的含义不同：1）使用神经网络计算；2）进行训练 1）使用神经网络计算 import tensorflow as tf x1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32) x2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32) x3 = tf.placeholder(dtype=tf.float32) w1 = tf.Variable(0.1, dt
一、逻辑回归 二、判定边界 当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在图中进行绘制时，通常可以找到某一个 判定边界 去将样本点进行分类。例如： 线性判定边界： 非线性判定边界： 三、二分类和sigmoid函数 sigmoid函数图像如下： 四、损失函数 1. 定义
使用元组输入进行计算和归约 在一个循环中计算出具有相同形状的多个输出，或者执行涉及多个值的归约，例如 argmax。这些问题可以通过元组输入解决。 本文将介绍TVM中元组输入的用法。 from __future__ import absolute_import, print_function import tvm from tvm import te imp
算子扫描与递归核 这是关于如何在TVM中进行循环计算的介绍资料。递归计算是神经网络的一种典型模式。 from __future__ import absolute_import, print_function import tvm import tvm.testing from tvm import te import numpy as np TVM支持扫描运算符来描述符号循环。下面
Golang 类型断言 目录Golang 类型断言案例定义例子 案例 func main() { //定义一个空接口类型 var x interface{} var y float32 = 1.1 //多态 x = y //y = x 错误 y = x.(float32) fmt.Println(y) } 定义 由于接口时一般类型，不知道具体类型，如果要转为具体类型，就需要类
一：OutOfRangeError (see above for traceback): FIFOQueue '_1_batch/fifo_queue' is closed and has insufficient elements (requested 32, current size 0) 当出现这种错误的时候，肯定是队列中出了错误，可以仔细的检查，是否是路径错了，图片转化错误，还是label中的类型转化错了。
1 import numpy as np 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle.fluid.layers as layers 4 5 debug = True 6 bs = 1 7 c = 1 8 h, w = 3, 1 9 10 main_program = fluid.Program()11 startup_program = fluid.Program()12 with fluid.program_guard(main_program, s
本节课目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型 张量：张量就是多维数组（列表），用阶表示张量的维度。 0阶称为标量，表示一个单独的数
我使用tensorboard中的graph做了展示，至于其它功能可以类推，其代码如下： import numpy as npimport tensorflow as tfx_img = np.array(np.ones((5,784))) # 自己编造的图片数据y_lable = np.array(np.zeros((5,10))) # 自己编造的labelfor i in range(5): y_lable[i,2+i]=1wit
本节包含： 用纯文本文件准备训练数据 加载文件中的训练数据 一、用纯文本文件准备训练数据 1.数据的数字化 比如，“是” —— “1”，“否” —— “0” “优”，“中”，“差” —— 1 2 3 或者 3 2 1 2.训练数据的格式 在文本文件中，一般每行存放一条数据，一条数据中可以有多个数据
Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字 实现方式：运用单层感知器实现，激活函数采用softmax()，将28*28的图片展开成784维的向量，样本标签采用hotpot的形式，loss函数采用交叉熵，训练算法采用梯度下降算法。 Softmax：σ(\sigma(σ(z⃗)j=\vec z)_j=z)j=ezj∑k=1Kezk\frac{e^
目录 VGGNet网络结构 论文中还讨论了其他结构 参考资料 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的
1、tf.constant tf.constant用来定义一个常量，所谓常量，广义上讲就是“不变化的量”。我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的： tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 其中包括5个输入值： value（必填）：常量的值，可以是
1.作用：就是转换numpy数组的数据类型 举个例子 arr = np.arange((10)) print(arr, arr.dtype, sep="\n") =================================== [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 #可以看到，他的数据类型为 int32 np.astype() arr = arr.astype("float32") print(arr, arr.dty
什么是结构体？ 结构体（struct）是用户自定义的类型，它代表若干字段的集合，可以用于描述一个实体对象，类似Java中的class，是golang面向对象编程的基础。结构体的概念在软件工程上的旧术语是ADT(抽象数据类型: Abstract Date type)。在c++它也是存在，并且名字也是struct，在面向对象的编程语言中
我在网上之前找了半天，也没找到能简洁明了地说怎么做能实现转半精度的，趁着弄清楚了，分享给大家。 我们都知道N卡早就支持半精度float16的运算了。跑深度学习的时候，在不苛求精度的前提下(大多数时候都是不需要的)，通过half()把单精度float32转为半精度float16，使得整个网络调用的参
