[TensorFlow] demo1 创建100个float32的随机数y_data

最新推荐文章于 2025-09-07 12:47:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-07 12:47:33 发布 · 2.6k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

Python 同时被 2 个专栏收录

22 篇文章

订阅专栏

TensorFlow

14 篇文章

订阅专栏

本文演示了如何利用Python的NumPy库生成带有噪声的线性数据集。通过简单的代码示例，读者可以了解如何创建模拟数据并进行基本的数学操作。

import numpy as np
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1 + 0.3
print(x_data)
print(y_data)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

雙重底

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

random-float-生成一个随机浮点数

08-09

random-float - 生成一个随机浮点数

深度学习3：TensorFlow第一个简单Demo

慢慢积累

01-24

5468

为了了解TensorFlow整体流程，学习一个简单的Demo，使用TensorFlow拟合最简单的线性函数：y=w∗x+b" role="presentation" style="position: relative;">y=w∗x+by=w∗x+by = w * x + b。输入为x和y，x为[0,1)的随机数，y=0.1∗x+0.3" role="present

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

[TensorFlow] demo1 创建100个float32的随机数x_data

poeticHadoop的博客

12-18

824

import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) print(x_data) 运行效果如下：

numpy 数据类型转换

最新发布

Kp0fS的草稿纸

09-07

336

是一个高效且常用的操作，用于获取一个数据为float32类型的数组副本，常用于优化内存和计算性能，或满足特定库的接口要求。记住它会返回新数组而不修改原数组。

TF：Tensorflow结构简单应用，随机生成100个数，利用Tensorflow训练使其逼近已知线性直线的效率和截距—Jason niu...

aoduo9781的博客

01-22

198

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 ...

float的范围随机

Geek is Mighty

06-22

862

此函数取一定范围内的浮点随机数。 #include #include float random_float(float min, float max) { static struct r { r(void) { srand((unsigned int)time(NULL)); } } initializer; return (max - min) * ((float)rand() / R

Python:使 numpy 默认为 float32

05-25

1743

在上述代码中，我们首先导入了 numpy 库并设置其打印选项以显示更多位数的浮点数。然后，我们创建了一个 4x3 的随机数组 `a`，并将其数据类型从 float64 更改为 float32。你可以使用 `numpy.set_printoptions()` 函数来改变输出的浮点数精度，以及设置数组或矩阵的默认数据类型为 float32。通过这种方式，你可以轻松地改变 numpy 在 Python 中的默认数据类型，以达到更高效或兼容特定需求的需求。print("\n转换为float32后的数据：")

tensorflow第一天

的博客

09-12

369

文章目录tensorflow的安装tensorflow结构分析图与会话OP张量 tensorflow的安装 tensorflow有1.x和2.x，CPU和GPU版本的这里我安装的是tensorflow1.15.0CPU版本步骤： 1.创建一个虚拟环境打开cmd终端，输入命令： conda create -n pachong python==3.6.5 这条命令就创建了一个名字为pachong，基于python版本3.6.5的环境 2.查看anaconda环境下所有的虚拟环境 conda info.

Pytorch 张量创建详解

bbaaa123的博客

08-06

1328

pytorch 张量创建详解,详细说明了主流的张量创建方法和注意点

【Tensorflow 2.12 简单智能商城商品推荐系统搭建】

开卷有益

10-23

1511

基于 Tensorflow 2.12 搭建一个简单的智能商城商品推荐系统demo~主要包含6个部分，首先是简单介绍系统架构，接着是训练数据收集、处理，然后是召回模型、排序模型的搭建以及训练、导出等，最后是部署模型提供REST API接口以及如何调用进行推荐。Tensorflow是谷歌开源的机器学习框架，可以帮助我们轻松地构建和部署机器学习模型。这里记录学习使用Tensorflow来搭建一个简单的智能商城商品推荐系统。

HTTPS加密通信实战：为ESP32添加SSL_TLS支持，提升远程控制安全性的5个步骤

# 1. HTTPS加密通信的基本原理与ESP32安全需求在物联网（IoT）应用中，数据传输的安全性至关重要。HTTPS通过SSL/TLS协议实现加密通信，确保信息在传输过程中不被窃听或篡改。对于ESP32这类资源受限的嵌入式设备而...

numpy：np.random.rand

NockinOnHeavensDoor的博客

03-30

856

从[0, 1)均匀分布生成值 np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random

在c++中给定一个范围生成随机float

weixin_43165135的博客

04-11

1949

在c++中给定一个范围生成随机float

用c语言随机获区100个整数,用rand() 函数去100 个随机的整数的有关问题

weixin_42561249的博客

05-20

820

用rand() 函数去100 个随机的整数的问题intrand100=(((double)rand()/(double)RAND_MAX)*RANGE_MAX+RANGE_MIN);你让RANGE_MAX=1；RANGE_MIN=0问题：1rand()返回的是什么类型的数？2(double)rand()/(double)RAND_MAX)，为什么要对r...

python怎么产生随机浮点数_python3生成随机数的几种常用方法

weixin_39923157的博客

11-20

9611

前言：python中生成随机数主要用到random模块，方法主要包括：randint、uniform、random、sample、choice等几种常用方法；本篇教程就来说说这几种方法的使用方式，以及唯一流水号(时间戳)和验证码的实例展示环境：Mac OS 10.14.6/Windows10、python3.7.31、在[a, b]之间产生随机整数(randint方法)import random;...

python--random函数

qq_41856231的博客

03-07

507

random:python内置生成随机数的函数，具体用法如下： import random print(random.random()) #生成0-1随机浮点数 print(random.randint(1,100)) #生成1-100之间的随机整数 print(random.uniform(1,5)) # 生成1-5之间的随机浮点数 print(random.randrange(0,100,3)) #生成从0到100的间隔为3的随机整数 print(random.choi

python跟深度numpy产生随机数初始化矩阵、ones_like、tf打印变量、session获取变量值

yangdeshun888的博客

08-28

1264

注意：使用tensorflow里的任何函数进行一些测试的时候都需要使用Session()来创建一个会话。 1、使用numpy跟tensorflow的自身函数产生随机值： numpy的特殊变量初始化的方式，其产生的数据类型是array，如下：使用tensorflow自身的函数来产生随机值，其产生的数据类型是tensor，如下： import tensorflow as tf with...

TensorFlow学习（三）之-——常用随机函数用法与numpy常用随机函数

comway_Li的博客

07-26

982

一、TensorFlow常用随机函数 1.tf.constant tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。 2.tf.random_normal 从正态分...

模块：random（随机数）

null

07-19

882

import random print(random.randint(0,100)) # 包括100 print(random.randrange(0,100)) # 不包括100 # 随机输出 0 到 100 的数字 print(random.randrange(0,100,2)) # 随机输出 0 到 100 的偶数 print(random.random()) # 随机输出一个零以下的浮点数 print(random.ch...

python深度学习训练demo

02-20

### Python 深度学习训练 Demo 示例代码为了展示如何使用 Python 进行深度学习训练，下面是一个基于 PyTorch 的简单示例。该示例涵盖了从数据准备到模型训练的过程。 #### 1. 导入必要的库并设置随机种子 ```python import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.model_selection import train_test_split import random seed = 42 torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) ``` #### 2. 准备数据集假设已经有一个简单的回归问题的数据集 `X` 和标签 `y`。 ```python # 假设 X 是特征矩阵，y 是目标向量 X = np.random.rand(1000, 10).astype(np.float32) # 生成一些随机数作为特征 y = np.random.rand(1000, 1).astype(np.float32) # 生成一些随机数作为标签 # 将数据分为训练集和验证集 x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 转换为 PyTorch Tensors x_train, y_train, x_valid, y_valid = map(torch.tensor, (x_train, y_train, x_valid, y_valid)) ``` #### 3. 创建自定义数据加载器 ```python train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) valid_dataset = TensorDataset(x_valid, y_valid) batch_size = 64 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size * 2) ``` #### 4. 定义神经网络模型 ```python class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out input_dim = 10 hidden_dim = 50 output_dim = 1 model = SimpleNN(input_dim, hidden_dim, output_dim) ``` #### 5. 设置损失函数和优化器 ```python criterion = nn.MSELoss() # 使用均方误差作为损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` #### 6. 训练循环 ```python num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}') ``` #### 7. 验证模型性能 ```python model.eval() with torch.no_grad(): valid_loss = 0.0 for inputs, labels in valid_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) valid_loss += loss.item() print(f'Validation Loss: {valid_loss/len(valid_loader):.4f}') ```