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RSS订阅原创 tf.reduce_max()函数
tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None,)函数是求按axis方向的最值，axis=0按列求最值，axis=1按行求最值。其中有时候会看到参数没有axis，而是reduction_indices=None，其实两者相等，不过后者是axis废弃的名称。另外该函数等价于np.max：(a, axis=Non...
2019-01-18 11:08:24
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原创 tf.reduce_max函数
话不多说，直接上示例，就看懂了import tensorflow as tfmax_value = tf.reduce_max([[1, 3, 2],[4,5,6]],reduction_indices=[1])with tf.Session() as sess: max_value = sess.run(max_value) print(max_value)# 输出...
2019-01-17 22:26:00
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翻译 tf.nn.embedding_lookup函数
# tensor是输入张量# id就是张量对那个的索引tf.nn.embedding_lookup(tensor, id)该函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素，例如：# 示例import tensorflow as tfimport numpy as npc = np.random.random([10, 1])b = tf.nn.embedding_look...
2019-01-17 21:50:45
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翻译 tf.device()指定运行设备
在tensorflow中，模型可以在本地的GPU或者CPU上运行，用户可以指定模型运行的设备。 通常，如果Tensorflow版本是GPU版本，而且你的电脑上配置有符合条件的显卡，那么在不做任何配置的情况下，模型是默认运行在显卡上的。 如果要切换成CPU运行，可以调用tf.device(device_name)函数，其中device_name格式如/cpu:0，其中的0表示设备号，TF不区分C...
2019-01-17 21:19:09
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原创 numpy.random中的shuffle及permutation
numpy.random中的shuffle与permutation的区别函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行随机打乱原来元素顺序的操作。区别在于shuffle直接在原来的数组上操作，会改变原来数组的顺序，无返回值；而permutation不在原来数组上操作，而是返回一个与原来数组一样但顺序被打乱了的数组，原来数组不会改变。# 示例import numpy a...
2019-01-17 14:48:21
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原创 贪心求解TSP问题
问题的描述TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。## 算法的描述##问题按贪心求解，每次选择都是局部最优解，最后得到的结果可以认为整体最优解（
2017-05-25 20:21:01
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空空如也
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