在TensorFlow中实现矩阵维度扩展_python

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可以装XP虚拟机。微软的官网百上边有下载度。不要自己乱下载,不然会有很多知未知问题。现在较流行的是道VMware7.0 。window xp pro 镜像专文件。下载好备用。(找一个“电脑疯子”XP镜像文件,600M的纯净版最好。)记好路径属www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。

平面图形的面积A与其形心到某一坐标轴的距离的乘积称为平面图形对该轴的静矩。一般用S来表示,即: 即平面图形对z轴(或y轴)的静矩等于图形面积A与形心坐标yC(或zC)的乘积。当坐标轴通过图形的

用法很简单,在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了。

不可以,提示pip源没有找到tensorflow。事实上要用上tensorflow,你还需要许多文件配置,这些配置需要你编辑配置文件,如果没有一个有充足权限的操作系统和可以自由修改本地文件的终端,

foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(foo[tf.newaxis, :, :].eval()) # => [[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]]print(foo[:, tf.newaxis, :].eval()) # => [[[1,2,3]], [[4,5,6]], [[7,8,9]]]print(foo[:, :, tf.newaxis].eval()) # => [[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]],[[7],[8],[9]]]

一阶矩就是期望值,换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解,连续的可以类比一下)。举例:xy坐标系中,x取大于零的整数,y1,y2,.,yn 对应x=1,2,.,n的值,现在我要对y求期望,就是所有y累加除以

参考:

根据工况的不同,液力变矩器可以在一定范围内实现转速和转矩的无级变化。(3)自动离合。液力变矩器由于采用ATF传递动力,当踩下制动踏板时,发动机也不会熄火,此时相当于离合器分离;当抬起制动踏板时,

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Tensor?hl=en#__getitem__

如果你能找到最贴近真实情况的数据,不用机器学习也可以预测房价,预测房价最难的是数据不可靠。

补充知识:tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度

在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候,经常涉及到维度扩展和压缩工作。比如对文本进行embedding操作完成之后,若要进行卷积操作,就需要对embedded的向量扩展维度,将[batch_size, embedding_dims]扩展成为[batch_size, embedding_dims, 1],利用tf.expand_dims(input, -1)就可实现,反过来用squeeze(input, -1)或者tf.squeeze(input)也可以把最第三维去掉。

tf.expand_dims()

tf.squeeze()

tf.expand_dims()

tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)

在第axis位置增加一个维度.

给定张量输入,此操作在输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。 尺寸索引轴从零开始; 如果您指定轴的负数,则从最后向后计数。

如果要将批量维度添加到单个元素,则此操作非常有用。 例如,如果您有一个单一的形状[height,width,channels],您可以使用expand_dims(image,0)使其成为1个图像,这将使形状[1,高度,宽度,通道]。

例子

# 't' is a tensor of shape [2]shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

tf.squeeze()

tf.squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None)

直接上例子

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

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