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🔗 运行环境：python3🚩 作者：K同学啊🥇 精选专栏：《深度学习100例》🔥 推荐专栏：《新手入门深度学习》📚 选自专栏：《Matplotlib教程》🧿 优秀专栏：《Python入门100题》代码实现：from tensorflow.keras.utils import to_categoricalonehotencoder = OneHotEncoder()a = to_categorical(val_label)b = to_categorical(val_pre)a.

函数原型：fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose='auto', callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=N

函数原型：tf.data.Dataset.from_tensor_slices( tensors, name=None)官网地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#from_tensor_slices功能介绍：该函数的作用是接收tensor，对tensor的第一维度进行切分，并返回一个表示该tensor的切片数据集实例讲解：# Slicing a 1D tensor produces scalar t

文章目录Keras 模型Sequential 顺序模型Sequential 使用方法Model 模型Model 使用方法Keras 模型Keras提供的模型，其中分为两类：Sequential 顺序模型Model 类模型（使用函数式 API 的 Model 类模型）我们可以通过from tensorflow.keras import Sequential或者 from tensorflow.keras import Sequential来导入对应的模型。Sequential 顺序模型官方

tf.where(tensor) ：tensor 为一个bool 型张量，where函数将返回其中为true的元素的索引。tf.where(tensor,a,b)：a,b为和tensor相同维度的tensor，将tensor中的true位置元素替换为ａ中对应位置元素，false的替换为b中对应位置元素。...

函数原型tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( directory, labels="inferred", label_mode="int", class_names=None, color_mode="rgb", batch_size=32, image_size=(256, 256), shuffle=True, seed=None, validation_

函数原型tf.keras.layers.Dropout( rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs)官网地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout作用防止过拟合，提高模型的泛化能力。参数rate：0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作，提高模型的泛化能力。noise_shape：1D张量类型,int32表示将与输入相乘的

文章目录结构图结构图

1. 功能实现RNN神经网络的双向构造，比如LSTM、GRU等等2.参数tf.keras.layers.Bidirectional( layer, merge_mode='concat', weights=None, backward_layer=None, **kwargs)layer：选择模型，如LSTM、GRUmerge_mode：前向和后向RNN的输出将被组合的模式。{‘sum’，‘mul’，‘concat’，‘ave’，None}中的一个。如果为None，则将不合并

函数原型tf.keras.layers.Dense( units, # 正整数，输出空间的维数 activation=None, # 激活函数，不指定则没有 use_bias=True, # 布尔值，是否使用偏移向量 kernel_initializer='glorot_uniform', # 核权重矩阵的初始值设定项 bias_initi

最近准备开始深度学习相关内容的学习，会在公众号进行同步更新我的学习记录等相关文章，大家可以在后台回复相应的天数，获取相应的代码和数据。极简篇如果电脑配置都是顶配，比较厉害的话，可以直接pip中输入下面指令pip install tensorflow 然后，恭喜你环境已经配好了。没啥钱，CPU跟不上，那…接着往下看吧，上面这个方法不适合你1.前言我的电脑配置：Window10CPU：i7-10700FGPU(显卡)：RTX3080我们需要安装的东西：AnacondaTen.

用数字表示文本机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须先想出一种策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再其馈入模型。在本部分中，我们将探究实现这一目标的三种策略。独热编码作为第一个想法，我们可以对词汇表中的每个单词进行“独热”编码。考虑这样一句话：“The cat sat on the mat”。这句话中的词汇（或唯一单词）是（cat、mat、on、sat、the）。为了表示每个单词，我们将创建一个长度等于词汇量的零向量，然后在与该单词对应的索引中放置一个 1。下.

博主： 明天依旧可好代码： 微信公众号「明天依旧可好」内回复 04思维导图完整版： 回复 tf2思维导图import tensorflow as tfimport tensorflow_datasets as tfdsimport osprint(tf.__version__)"""输出：2.5.0-dev20201226"""数据下载import pathlibDIRECTORY_URL = 'https://storage.googleapis.com/download..

下载数据import tensorflow as tfimport pathlibdata_root_orig = tf.keras.utils.get_file(origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz', fname='flower_photos', untar=T.

作者： 明天依旧可好数据|代码：在微信公众号「明天依旧可好」中回复：03四维张量在卷积神经网络（CNN）中广泛应用，一般用于保存特征图(Feature maps)数据，格式一般定义为[b,h,w,c][b,h,w,c][b,h,w,c]其中????表示输入样本的数量； ℎ表示特征图的高；w表示特征图的宽； ????表示特征图的通道数。先来看一份代码import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasets, layers, mode

作者： 明天依旧可好数据|代码： 在微信公众号「明天依旧可好」中回复：02三维张量的一个典型应用是表示序列信号，它的格式是X=[b,sequence_len,feature_len]X = [b,sequence\_len,feature\_len ]X=[b,sequence_len,feature_len]其中bbb表示序列信号的数量，sequence_lensequence\_lensequence_len 表示序列信号在时间维度上的采样点数或步数，feature_len.

程序 = 数据结构+算法TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言TensorFlow中的数值类型依据维度数，可以划分为标量(Scalar)、向量(Vector)、矩阵(Matrix)、张量(Tensor)。但是在TensorFlow中为了表达方便，一般把标量、向量、矩阵也统称为张量，不作区分。1.标量在 TensorFlow2 上的创建如下：import tensorflow as tfa = 1.0 # python语言方式创建标量b