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注：ollama deepseek r1 模型网址：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b。它提供了一套工具和命令，使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型，包括DeepSeek、LLaMA、LLaVA等流行模型。Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署和运行过程。第一次执行ollama run deepseek-r1:1.5b 会自动下载模型。可以去直接去官网下载: https://ollama.com/

第十二章 自定义指标与层目录第十二章 自定义指标与层一、数据准备二、自定义指标2.1 定义一个简单模型2.2、自定义指标2.2.1 定义指标2.2.2 流式指标的相关操作2.2.3 使用自定义指标编码以及训练模型三、自定义层3.1 没有权重的层3.2 带有权重的层3.3 创建一个多输入多输出的层3.4 创建只在训练期间做一些特殊处理的层from tensorflow import kerasimport tensorflow as tffrom sklearn.datasets import fet

TensorFlow常用函数目录TensorFlow常用函数1 tensorflow.where()1.1 where(t) 返回Tensor==True的索引坐标1.2 where(t, a, b) 合并两个Tensor数据, t, a, b 必须是同shape 或者 可进行广播broadcastable2 tensorflow.reduce_sum()3 tensorflow.random.normal()4 tf.random.uniform()5 tensor.reshape()6 tensor

第十二章 Tensorflow-自定义模型与训练目录第十二章 Tensorflow-自定义模型与训练12.2 TensorFlow基础使用12.2.1 张量与操作使用tenserflow.constant() 创建Tensor常量Tensor的属性Tensor的索引... 切片的详细说明Tensor数学运算操作12.2.3 数据类型转换12.2.4 变量(tensorflow.Variable类)# 使用jupyter编写# 打印版本信息import sys, timeimport tensorf

第十章 keras 人工智能神经网络目录第十章 keras 人工智能神经网络10.2.8 使用TensorBoard可视化配置TensorBoard路径训练一个模型TensorBoard可视化编写时间与版本信息：time: 2021-02-21 03:21:00python version: 3.8.6sklearn version: 0.24.1tensorflow verson: 2.4.1keras version: 2.4.010.2.8 使用TensorBoard可视化配置Te

机器学习数学知识点嗯。。。随便写写画画图形。。。一、 高斯分布目录机器学习数学知识点一、 高斯分布1.1 公式与python函数封装1.2 根据数据集估计概率分布函数1.3 高斯分布图形1.1 公式与python函数封装高斯分布公式x 一个维度为D的矢量，μ数学期望， Σ协方差矩阵import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef gaussian(x, mean, cov_matrix, cov_I=None, cov_det=No

第十章 keras 人工神经网络目录第十章 keras 人工神经网络10.2.5 使用子类API构建动态模型10.2.6 保存和还原模型10.2.7 训练模型时使用回调函数10.2.5 使用子类API构建动态模型# 打印版本信息import sys, timeimport sklearnimport tensorflowfrom tensorflow import kerasprint(f"time: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.loca

第十章 keras 人工神经网络2021-2-13python: 3.8.x目录第十章 keras 人工神经网络10.2.4 函数式API10.2.4.1 单输入深宽神经网络10.2.4.2 多输入深宽神经网络10.2.4.3 多输出深宽神经网络10.2.4 函数式API10.2.4.1 单输入深宽神经网络from sklearn.datasets import fetch_california_housingfrom sklearn.model_selection import train_

第十章 keras 人工神经网络目录第十章 keras 人工神经网络10.1.3 感知机10.1.4 MLP激活函数10.2 使用Keras实现MLP10.2.2 使用顺序API构建图像分类器10.2.3 使用顺序API构建回归MLP10.1.3 感知机import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import Perceptroniris = load_iris() #