TensorFlow人工智能学习创建数据实现示例详解

目录
  • 一、数据创建
    • 1.tf.constant()
    • 2.tf.convert_to_tensor()
    • 3.tf.zeros()
    • 4.tf.fill()
  • 二、数据随机初始化
    • ①tf.random.normal()
    • ②tf.random.truncated_normal()
    • ③tf.random.uniform()
    • ④tf.random.shuffle()

一、数据创建

1.tf.constant()

创建自定义类型，自定义形状的数据，但不能创建类似于下面In [59]这样的，无法解释的数据。

2.tf.convert_to_tensor()

可以把numpy以及List类型的数据直接转换为tensor

3.tf.zeros()

和常用的方式一样，传入包含中括号的shape即可。

tf.zeros_like和pytorch功能一样，传入有某个shape的数据，会生成和那个shape一样的zeros数据。tf.ones, tf.ones_like和你想的一样。

4.tf.fill()

生成指定形状的，所有内容都一样的数据，前面shape，后面参数是填充的内容。

二、数据随机初始化

①tf.random.normal()

正态分布，传入形状，可指定均值方差。

②tf.random.truncated_normal()

裁剪过后的数据，裁去了前后分布太少的数据，只从中间数据多的地方取数据，同样可以指定均值方差。

③tf.random.uniform()

均匀分布初始化，形状，最小值，最大值

④tf.random.shuffle()

随机打散，可以打散一个索引顺序，通过tf.gather去对应，这样可以实现两个同样行数的数据，进行索引一一对应的随机打散。

以上就是TensorFlow人工智能学习创建数据实现示例详解的详细内容，更多关于TensorFlow人工智能的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • TensorFlow人工智能学习按索引取数据及维度变换详解

    TensorFlow人工智能学习按索引取数据及维度变换详解

    目录 一.按索引取数据 ①tf.gather() ②tf.gather_nd ③tf.boolean_mask 二.维度变换 ①tf.reshape() ②tf.transpose() ③tf.expand_dims() ④tf.squeeze() 一.按索引取数据 ①tf.gather() 输入参数:数据.维度.索引 例:设数据是[4,35,8],4个班级,每个班级35个学生,每个学生8门课成绩. 则下面In [49]的意思是,全部四个班级,每个班级取编号为2,3,7,9,16的学生,每个学生

  • TensorFlow人工智能学习数据类型信息及转换

    TensorFlow人工智能学习数据类型信息及转换

    目录 一.数据类型 二.数据类型信息 ①.device ②.numpy() ③.shape / .ndim 三.数据类型转换 ①tf.convert_to_tensor ②tf.cast() 一.数据类型 在tf中,数据类型有整型(默认是int32),浮点型(默认是float32),以及布尔型,字符串. 二.数据类型信息 ①.device 查看tensor在哪(CPU上面或者GPU上面),可以通过.cpu(),.gpu()进行转换,如果数据所在的处理器位置不一样,则不能进行计算. ②.numpy

  • TensorFlow人工智能学习数据合并分割统计示例详解

    TensorFlow人工智能学习数据合并分割统计示例详解

    目录 一.数据合并与分割 1.tf.concat() 2.tf.split() 3.tf.stack() 二.数据统计 1.tf.norm() 2.reduce_min/max/mean() 3.tf.argmax/argmin() 4.tf.equal() 5.tf.unique() 一.数据合并与分割 1.tf.concat() 填入两个tensor, 指定某维度,在指定的维度合并.除了合并的维度之外,其他的维度必须相等. 2.tf.split() 填入tensor,指定维度,指定分割的数量

  • tensorflow 实现数据类型转换

    tensorflow支持14种不同的类型,主要包括: 实数:tf.float32 tf.float64 整数:tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔:tf.bool 复数:tf.complex64 tf.complex128 1.tf.to_bfloat16函数 将张量强制转换为bfloat16类型.(deprecated) tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16' ) 参数: x:张量或稀疏张量或索引切片.

  • tensorflow中的数据类型dtype用法说明

    tensorflow中的数据类型dtype用法说明

    Tensorflow中,主要有以下几种数据类型(dtype),在旧版本中,不用加tf也能使用. 有符号整型 tf.int8:8位整数. tf.int16:16位整数. tf.int32:32位整数. tf.int64:64位整数. 无符号整型 tf.uint8:8位无符号整数. tf.uint16:16位无符号整数. 浮点型 tf.float16:16位浮点数. tf.float32:32位浮点数. tf.float64:64位浮点数. tf.double:等同于tf.float64. 字符串型

  • TensorFlow人工智能学习张量及高阶操作示例详解

    TensorFlow人工智能学习张量及高阶操作示例详解

    目录 一.张量裁剪 1.tf.maximum/minimum/clip_by_value() 2.tf.clip_by_norm() 二.张量排序 1.tf.sort/argsort() 2.tf.math.topk() 三.TensorFlow高阶操作 1.tf.where() 2.tf.scatter_nd() 3.tf.meshgrid() 一.张量裁剪 1.tf.maximum/minimum/clip_by_value() 该方法按数值裁剪,传入tensor和阈值,maximum是把数

  • TensorFlow人工智能学习创建数据实现示例详解

    TensorFlow人工智能学习创建数据实现示例详解

    目录 一.数据创建 1.tf.constant() 2.tf.convert_to_tensor() 3.tf.zeros() 4.tf.fill() 二.数据随机初始化 ①tf.random.normal() ②tf.random.truncated_normal() ③tf.random.uniform() ④tf.random.shuffle() 一.数据创建 1.tf.constant() 创建自定义类型,自定义形状的数据,但不能创建类似于下面In [59]这样的,无法解释的数据. 2.

  • Python人工智能学习PyTorch实现WGAN示例详解

    Python人工智能学习PyTorch实现WGAN示例详解

    目录 1.GAN简述 2.生成器模块 3.判别器模块 4.数据生成模块 5.判别器训练 6.生成器训练 7.结果可视化 1.GAN简述 在GAN中,有两个模型,一个是生成模型,用于生成样本,一个是判别模型,用于判断样本是真还是假.但由于在GAN中,使用的JS散度去计算损失值,很容易导致梯度弥散的情况,从而无法进行梯度下降更新参数,于是在WGAN中,引入了Wasserstein Distance,使得训练变得稳定.本文中我们以服从高斯分布的数据作为样本. 2.生成器模块 这里从2维数据,最终生成2

  • 人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

    人工智能学习Pytorch张量数据类型示例详解

    目录 1.python 和 pytorch的数据类型区别 2.张量 ①一维张量 ②二维张量 ③3维张量 ④4维张量 1.python 和 pytorch的数据类型区别 在PyTorch中无法展示字符串,因此表达字符串,需要将其转换成编码的类型,比如one_hot,word2vec等. 2.张量 在python中,会有标量,向量,矩阵等的区分.但在PyTorch中,这些统称为张量tensor,只是维度不同而已. 标量就是0维张量,只有一个数字,没有维度. 向量就是1维张量,是有顺序的数字,但没有"

  • python人工智能使用RepVgg实现图像分类示例详解

    python人工智能使用RepVgg实现图像分类示例详解

    目录 摘要 安装包 安装timm 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大. 所谓“VGG式”指的是: 没有任何分支结构.即通常所说的plain或feed-forward架构. 仅使用3x3卷积. 仅使用ReLU作为激活函数. RepVGG的更深版本达到了84.16%正确率!反超若干transformer! RepVgg是如何到的呢?简单地说就是: 首先, 训练一个多分支模型 然后,将多分支模型等价转

  • C语言学习之关键字的示例详解

    目录 1. 前言 2. 什么是关键字 3. extern-声明外部符号 4. auto-自动 5. typedef-类型重定义(类型重命名) 6. register-寄存器 6.1 存储器 6.2 register关键字的作用 7. static-静态 7.1 static修饰局部变量 7.2 static修饰全局变量 7.3 static修饰函数 1. 前言 大家好,我是努力学习游泳的鱼.关键字,这名字一听,就很关键.而有些关键字,你可能不是很了解,更别谈使用.所以,这篇文章将带你见识常见的关

  • Python人工智能构建简单聊天机器人示例详解

    目录 引言 什么是聊天机器人? 准备工作 创建聊天机器人 导入必要的库 定义响应集合 创建聊天机器人 运行聊天机器人 完整代码 结论 展望 引言 人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注.它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别.自然语言处理.机器人技术.图像识别和推荐系统等. 本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用.我们将使用Python语言和自然语言处理

  • Python-Flask:动态创建表的示例详解

    今天小编从项目的实际出发,由于项目某一个表的数据达到好几十万条,此时数据的增删查改会很慢:为了增加提高访问的速度,我们引入动态创建表. 代码如下: from app_factory import app from sqlalchemy import Column, String, Integer class ProjectModel(app.db.model, app.db.Mixin): tablename = 'Project_' ID = Column(String(50), name='

  • Oracle数据库创建存储过程的示例详解

    1.1,Oracle存储过程简介: 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合,调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作, 减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,对于提高数据处理的效率是有好处的. 优点: 允许模块化程序设计,就是说只需要创建一次过程,以后在程序中就可以调用该过程任意次. 允许更快执行,如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行,存储过程比SQL语句执行的要快. 减少网络流量,例如一个需要数百行的SQL代码的操作有一条执行语句完成,不需要在网络中发送数百行代

  • Mysql联表update数据的示例详解

    1.MySQL UPDATE JOIN语法 在MySQL中,可以在 UPDATE语句 中使用JOIN子句执行跨表更新.MySQL UPDATE JOIN的语法如下: UPDATE T1, T2, [INNER JOIN | LEFT JOIN] T1 ON T1.C1 = T2. C1 SET T1.C2 = T2.C2, T2.C3 = expr WHERE condition 更详细地看看MySQL UPDATE JOIN语法: 首先,在UPDATE子句之后,指定主表(T1)和希望主表连接表

  • Python学习之模块化程序设计示例详解

    Python学习之模块化程序设计示例详解

    目录 关于模块化程序设计 水果仓库功能简介 主功能实现与程序入口 实现添加功能 实现列出所有信息功能 实现查询信息功能 实现删除信息功能 完整程序如下 关于模块化程序设计 什么是模块化程序设计? 程序设计的模块化指的是在进行程序设计时,把一个大的程序功能划分为若干个小的程序模块.每一个小程序模块实现一个确定的功能,并且在这些小程序模块实现的功能之间建立必要的联系,通过各个小模块之间的互相协作完成整个大功能实现的方法. 模块化设计程序的方法? 一般在针对实现比较复杂程序的情况下,采用的是自上而下的

随机推荐