原创 tf.gather,取指定維度多個索引的數據

tensorflow和numpy在數據處理上語法相似但又不完全一樣,比如在numpy中想取指定維度的多個指定索引所指向的數據時,直接用一個列表保存索引就能直接取,比如: # b的shape爲[2, 3, 2] b = np.arr

原创 tensorflow2.0中Layer的__init__(),build(), call()函數

最近在實驗中,需要用到tensorflow建立一個簡單的模型,但鑑於部分要求比較苛刻,不能直接使用其內置的layer,因此需要自定義一個layer類,這便涉及到了對__init__(), build(), call()這三個函數的

原创 module 'sklearn' has no attribute 'svm'

在使用sklearn時有時會出現如下的問題,而且可能不僅僅是svm,可能是其他的什麼內容 module 'sklearn' has no attribute 'svm' 如果確定沒有拼寫錯誤,那麼就是下面這種情況,在import

原创 (一)tensorflow2.0 - 自定義layer

最近在用tensorflow2.0搭建一個簡單的神經網絡,雖然結構簡單但是由於對自定義有要求,官方提供的layer和model不能滿足要求,因此需要自行對layer、model、loss function進行自定義。由於tenso

原创 (二)tensorflow2.0 - 自定義Model

前文寫了如何使用tensorflow2.0自定義Layer,本文將講述如何自定義Model,並將前述的Layer應用到本Model中來。 (一)tensorflow2.0 - 自定義layer (二)tensorflow2.0 -

原创 module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'rmspropoptimizer'

tensorflow1.X的版本使用rmspropoptimizer的調用方式爲tf.train.RMSPropOptimizer() 然而去看新版官網:https://www.tensorflow.org/api_docs/py

原创 判斷一個點是否在多邊形區域內部 / 判斷一個給定位置是否位於某個城市內部

目前實驗中有個需求,即給定一個經緯度,判斷其是否處於某個城市內部。本來是想使用Google Earth的接口,然而谷歌一直不通過我的開發者賬號申請,遂自己寫了一個程序來實現該功能。 首先一個城市的輪廓必然是多邊形的,那麼得先獲取該

原创 LaTeX表格中\multirow的使用

有時候在latex的表格中,如果一段文字跨越多行時,往往會在另外的一行處加上\multirow,爲何呢,不加的話表格內的內容超過一行了也會自動換行的呀。下面可以看一下對比。 如下圖所示爲LaTeX一個2列的列表的兩行,上面一行沒有

原创 如何將tensor大於某個值爲1,小於某個值爲0

方法很簡單,定義一個簡單的函數,imgTensor是傳入的需要轉換的tensor,boundary是這個臨界值,即大於boundary的值設爲1,小於boundary的值設爲0。本函數使用tf.where來實現,那麼很容易可以看出

原创 win10上tensorflow-gpu2.0安裝完全指南

現在學習研究中深度學習基本上是標配了,而tensorflow作爲常用的深度學習框架之一,且其2.0版本也改靜態圖爲動態圖,相當於對pytorch的優勢的一次狙擊,加之一直以來,儘管在tensorflow2.0版本發佈前,其經常被用

原创 如何使用Ubuntu/Linux系統遠程連接Windows桌面

此連接需要一個包支持,叫做rdesktop 首先安裝一下: sudo apt-get install rdesktop 然後: rdesktop -f -u 登錄用戶名 IP地址 -f是表示全屏,可以不加,加上後就是全屏進入,

原创 scrapy在start_requests中傳入參數給parser

scrapy在start_requests中發出請求時,需要傳入一些參數進行動態控制。爲保證scrapy的請求的併發性,將其改爲串行執行顯然嚴重影響效率,因此不考慮採用全局變量的方法。因此可以使用在scrapy.Request中加

原创 ValueError: Attempt to convert a value (1) with an unsupported type xx to a Tensor

如題所述問題,其本質是tensorflow版本不兼容的問題,但是爲了一個錯誤去更新tensorflow版本,往往會消耗較長時間,而且說不定會引起其他地方依賴的問題。 關於該問題可以考慮從不同角度進行考量,迂迴解決。 比如我在實驗中

原创 tensorflow2.0常用操作記錄

tensorflow是非常流行的深度學習框架,其2.0版本與其1.0版本也有較大不同,因此筆者就近期對tensorflow2.0的基本操作的學習進行記錄,以供日後查閱。 創建tensor tf.constant(1) tf.con

原创 深度學習之Xavier初始化

請參看:深度學習之參數初始化(一)——Xavier初始化