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2022-03-06 10:09:35
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转载 Embedding层最简单通俗的理解
首先，我们有一个one-hot编码的概念。 假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完 比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去” 其分别对应“0-9”，如下： 我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话 如：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 ——>>>[0 1 2 3 4 5 6
2021-05-30 18:28:57
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原创 numpy数组拼接np.stack(),np.hstack(),np.vstack()函数和np.c_[],np.r_[]
数组拼接操作 1、stack（数组序列，指定的轴）：在指定位置上拼接数组。（第一个参数序列为元组） import numpy as np a=np.array([[[1,2], [9,10]], [[3,4], [11,12]]]) b=np.array([[[5,6], [13,14]], [[7,8], [15,16]]]) np.stack((a,b)
2020-09-27 21:35:37
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原创 python中reshape()、flatten()、ravel()函数、flat属性
数组形状修改函数 1、 reshape reshape()函数既可以被numpy调用，调用时ndarray数组当成参数。 也可以直接被ndarray数组调用，参数传形状就可。 参数order=“C”/“F” "C"默认将原来数组按行填充。 “F”默认把原来数组按列填充。 2、 flat、flatten()、ravel（） arr=np.arange(8).reshape(2,4) flat是ndarray的属性，arr.flat是一个可迭代对象，用list(arr)可以显示. 对应的函数arr.flatte
2020-09-27 21:16:03
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原创 numpy中broadcast_to(),expand_dims(),squeeze()维度修改函数
numpy中的修改维度函数 1 import numpy as np arr1=np.arange(4).reshape(1,4)#注意reshape是ndarray的方法 arr1.broadcast_to(a,(4,4)) array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]) broadcast_to()方法返回只读视图，不能修改数据。 2 expand_dims() arr2=np.array([[1,2],[3,4]]) a
2020-09-27 21:12:59
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空空如也
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