三休小田-优快云博客

原创【TensorFlow 2】实现线性回归

低阶API数据生成import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf%matplotlib inlineTRUE_W = 3.0TRUE_b = 2.0NUM_SAMPLES = 100# 初始化随机数据X = tf.random.normal(shape=[NUM_SAMPLES, 1]).numpy()noise = tf.random.normal(shape=[NUM_SAMPLES, 1]).numpy()y =

2021-12-26 23:23:13 1127

原创【TensorFlow】基础知识

张量的类型**tf.Variable ：**变量 Tensor，需要指定初始值，常用于定义可变参数，例如神经网络的权重。**tf.constant ：**常量 Tensor，需要指定初始值，定义不变化的张量。import tensorflow as tfv = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]]) # 形状为 (2, 2) 的二维变量c = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) # 形状为 (2, 2) 的二维常量#输出张量的Numpy数组

2021-12-26 16:43:49 127

原创数据加载器快速查找

import torchimport torchvision# 将数据集合下载到指定目录下train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),

2021-12-24 19:30:03 1635

原创【pytorch】多变量非线性问题

知识点数据集的标准化数据集的划分Sigmoid 函数乳腺癌的预测数据集的预处理import pandas as pddf = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2534/breast_cancer.csv', index_col=False)df可以看到该数据集合一共有 569 条数据，每条数据有 30 个和乳腺癌相关的病变特征，最后一列是该患者是否患有乳腺癌的诊断结果。其中 0 表示没有患有乳腺癌，1

2021-12-24 18:04:13 1096

原创【pytorch】线性回归求解

知识点损失函数的定义优化器的定义模型的训练线性回归求解数据准备import numpy as npfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineX_numpy, y_numpy = datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=1, noise=20, random_state=4)plt.plot(X_nu

2021-12-24 16:48:17 916

原创【pytorch】损失函数和优化器

损失函数MSE均方差损失用 torch.nn.MSELoss() 表示import torchimport torch.nn as nn# 初始化数据集X = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float32)Y = torch.tensor([2, 4, 6, 8], dtype=torch.float32)w = torch.tensor(0.0, dtype=torch.float32, requires_grad=True)#这里只有一个

2021-12-23 20:33:02 437

原创 csv数据处理

提取某列合并并去除重复的元素import pandas as pdimport globimport astimport numpy as npdef hebing():#合并 csv_list = glob.glob('D:/pythonProject/python入门/pandas/*.csv') print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_lis

2021-12-23 19:39:19 327

原创【爬虫】爬取化学反应数据库（反应物，生成物，催化剂）

爬取化学反应数据库（反应物，生成物，催化剂） -*- coding: utf-8 -*-import timeimport xlwtimport webbrowserfrom selenium.webdriver import Chromefrom selenium.webdriver.common.keys import Keys#目标页数total_pages = 1num = 0 # 用于计数目前爬取的数量web = Chrome()# 如果页面中出现了iframe怎么办

2021-12-15 11:59:45 1770

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