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在python中有一个高级函数叫做map()引用廖雪峰的讲解如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2f(x)=x^2f(x)=x2，要把这

最近遇到一个问题，假设一个Tensor的元素都是标签（字典的key），这里我们还有一个对应的字典，如果想把key对应的value填回tensor，怎么操作呢？当然如果是在numpy中，我们可以循环遍历这个字典，然后修改元素的值，但是在tensor中是没有这么容易可以修改特定的元素的数值的。可能有些同学会自然想到把tensor转换成numpy.array再进行操作即可。这种想法不错，但是在使用ke...

numpy中的dot函数可以表示dot()返回的是两个数组的点积(dot product)1.如果处理的是一维数组（向量）（list, 1-D np.array），则得到的是两数组（向量）的內积In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])In : e = d[::-1]Out: array([8,...

在使用keras进行神经网络训练时，在keras中为了减少数据对CPU/GPU的占用率，可以选择使用generator来生成数据对应使用fi_generator来进行训练，我们来看看fit_generator在官方API中的讲解fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=Non...