Python函数定义的语法:在Python中,函数的定义使用def关键字,后面跟着函数名和参数列表。参数列表可以包含多个参数,每个参数由参数名组成。例如:defmy_function(param1,param2):#函数体动态类型语言:Python是一种动态类型语言,它允许在运行时为变量赋予不同的数据类型。函数的参数可以接受任意类型的参数,因为在函数调用时...
通过对func中的TensorFlow操作跟踪编译,创建出一个TensorFlow图(tf.Graph),tf.function构建一个可调用函数,来执行这个图,从而将func当作TensorFlow图实现高效的执行。 使用实例, >>> @tf.function ... def f(x, y): ... return x ** 2 + y >>> x = tf.constant([2, 3]) >>> y = tf.constant(...
注意这里tf.cond的两个函数返回数据维度不同也没有报错,经测试,当数据类型不同时会报错。普通python语句和之前一样按先“正确”后“错误”执行,tensorflow的数据流得到控制,只执行了“错误”语句。
文件操作os库必备,os.listdir()遍历目录,os.rename()重命名文件。复制文件夹用shutil.copytree(),删除非空目录用shutil.rmtree()。处理压缩包用zipfile模块,解压用extractall()方法。读写CSV建议用csv.DictReader,处理中文编码记得指定encoding=’utf-8-sig’。 异步编程用asyncio库,async定义协程,await调用异步函数。
在TensorFlow 2.x中，通常使用 `tf.Tensor` 对象，并且可以直接使用Python的内置函数 `sum()` 或者 `...
在前面的段落中,我们已经将学习定义为从特征空间(输入)到类别范围的函数;我们将在后面看到,某些机器学习算法,如神经网络,理论上可以被证明能够近似地逼近任何函数到任何程度。这个定理被称为通用逼近定理,但这并不意味着我们可以得到问题的精确解。此外,通过更好地理解训练数据,可以更好地解决问题。 通常,使用经典...
Dense表示全连接层,第一个参数64表示该层的神经元数量,每个神经元都与前一层的所有神经元相连;activation='relu'表示使用 ReLU 激活函数,对输入数据进行非线性变换,增强神经网络的表达能力。 ●model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')):添加输出层,也是一个全连接层。这里的神经元数量为 10,对应 0 ...
如果需要,全局变量需要在模块级别声明,并且通过在变量名前加_来使其对模块内私有化.外部对模块全局变量的访问必须通过公共模块级别函数,参见下方命名规则 2.6 内嵌/局部/内部 类和函数 内嵌局部函数或类在关闭局部变量时是可以的.内部类意识可用的.(译注:这里我的理解是当内嵌局部函数或类是和局部变量在同一个封闭...
标注异常类型后,仅响应此类异常,异常类型名字等同于变量名。 异常处理的高级使用try: <语句块1> except : <语句块2> else : <语句块3> finally : <语句块4> else对应语句块3在不发生异常时执行,finally对应语句块4一定执行 5.2 实例5: 身体质量指数BMI...
#与区间的数学符号一致, 小括号表示开放,中括号表示封闭, 可以通过right参数改变print(pd.cut(ages,bins,right=False))#qcut函数是根据均等距离划分#单个列进行划分train_data['Fare_bin']=pd.qcut(train_data['Fare'],5)#5是指分成五份#自定义范围划分bins=[0,59,70,80,100]df['Categories']=pd.cut(...