資訊專欄INFORMATION COLUMN
python import tensorflow as tf # 創(chuàng)建一維張量 a = tf.constant([1, 2, 3]) # 將一維張量升維為二維張量 b = tf.expand_dims(a, axis=1) print(a.shape) # 輸出(3,) print(b.shape) # 輸出(3, 1)在上面的代碼中，我們使用tf.constant()函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)一維張量a。然后，我們使用tf.expand_dims()函數(shù)將a升維為二維張量b。在這里，我們將axis參數(shù)設(shè)置為1，這意味著我們將在第二個(gè)維度上添加一個(gè)新的維度。 除了使用tf.expand_dims()函數(shù)之外，我們還可以使用tf.reshape()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)升維。該函數(shù)可以將張量的形狀更改為指定的形狀。 讓我們看一下如何使用tf.reshape()函數(shù)將一個(gè)一維張量升維為二維張量。假設(shè)我們有一個(gè)形狀為(3,)的一維張量，我們可以使用以下代碼將其升維為(3,1)的二維張量：
python import tensorflow as tf # 創(chuàng)建一維張量 a = tf.constant([1, 2, 3]) # 將一維張量升維為二維張量 b = tf.reshape(a, [3, 1]) print(a.shape) # 輸出(3,) print(b.shape) # 輸出(3, 1)在上面的代碼中，我們使用tf.constant()函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)一維張量a。然后，我們使用tf.reshape()函數(shù)將a升維為二維張量b。在這里，我們將新形狀作為列表傳遞給tf.reshape()函數(shù)。 總的來(lái)說，升維是處理不同形狀的數(shù)據(jù)的重要技術(shù)之一。在TensorFlow中，我們可以使用tf.expand_dims()函數(shù)和tf.reshape()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)升維。這些函數(shù)可以幫助我們更好地處理和分析數(shù)據(jù)。
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摘要：算法是一種數(shù)據(jù)分類算法，以距離樣本個(gè)最鄰近數(shù)據(jù)的類別代表樣本的類別，因此也叫作近鄰算法。排序后訪問元素的方式與訪問二維數(shù)組元素的方式一致 KNN算法是一種數(shù)據(jù)分類算法，以距離樣本k個(gè)最鄰近數(shù)據(jù)的類別代表樣本的類別，因此也叫作k-近鄰算法。KNN算法是數(shù)據(jù)挖掘中最簡(jiǎn)單的方法之一，大致可分為以下幾個(gè)步驟： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：原數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)類別的數(shù)據(jù)。 測(cè)試數(shù)據(jù)：我們將要拿來(lái)測(cè)試的數(shù)據(jù)樣本。 ...
摘要：是第一個(gè)提出體積小，計(jì)算量少，適用于移動(dòng)設(shè)備的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖卷積運(yùn)算匯總參考圖與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛用于圖像分類人臉識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)和其他領(lǐng)域。 1、基本卷積運(yùn)算手工設(shè)計(jì)輕量化模型主要思想在于設(shè)計(jì)更高效的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方式（主要針對(duì)卷積方式），從而使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)減少，并且不損失網(wǎng)絡(luò)性能。本節(jié)概述了CNN模型（如MobileNet及其變體）中使用的基本卷積運(yùn)算單元，并基于空間維度和通道維度...
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