它来自以 arg 开头的一系列函数,这些函数总是从某个函数的结果返回一个或多个索引。 例如,argmax 查找数组中的最大值并返回其索引(分类的TOP N就可以用这种方法)。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。 但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念(好吧,我也不知道是为什么)。
# 选取误差最大的样本用来更新权值 idx = np.argmax(err) # 注意即使所有 x, y 都满足 w·x + b >= 1 # 由于损失里面有一个 w 的模长平方 # 所以仍然不能终止训练,只能截断当前的梯度下降 if err[idx] <= 0: continue delta = lr * c * y[idx] self._w += delta * x[idx] self._b...
argmax(self.logits,1), feed_dict)) ## DO THE EXTRA last_chunk = self.batch_size*(i+1) gap = self.batch_size - (data.shape[0] - last_chunk) D = np.pad(data[last_chunk:], ((0,gap),(0,0)), mode='constant', constant_values=0) L = np.pad(label[last_chunk:], ((0,...
topic = np.argmax(np.random.multinomial(1, p)) self.nw[word][topic] +=1 self.nwsum[topic] +=1 self.nd[i][topic] +=1 self.ndsum[i] +=1 return topic def est(self): # Consolelogger.info(u"迭代次数为%s 次" % self.iter_times) for x in xrange(self.iter_times)...
index = np.argmax(predict) # 寻找最大值 result = class_name[index] # 取出字符 results.append(result) print(results) 我们找两张图片img1.png,img2.png,一张是数字6,一张是数字8,两张图放到代码同级目录下,验证一下识别效果如何。 图片要通过cv2.imread('img1.png',0) 转化为二维数组结构,0参数...
print 'predicted class is:', output_prob.argmax() # 输出最大可能性 笔者训练的一个二分类结果是:array([ 0.34624347, 0.65375656], dtype=float32) 转载:三、多张训练循环读取在caffe根目录下的 examples/cpp-classification/ 文件夹下面,有个文件,就是用来分类的。当然编译后,放在/build/examples/cpp_class...
np.argmax(t,axis=0)np.argmin(t,axis=1)2.创建一个全0的数组:np.zeros((3,4)) 3.创建一个全1的数组:np.ones((3,4)) 4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵):np.eye(3)numpy生成随机数numpy的注意点copy和view1.a=b 完全不复制,a和b相互影响2.a = b[:],视图的操作,一种切片,会创建...
argmax()\] return array(top_dist), keys 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Intra similarity: cosine similarity for corresponding parts of a doc(higher is better): 0.906086532099 Inter similarity: cosine similarity between random parts (lower is better): 0.846485334252 让我们看一下...
mask = model.predict(np.expand_dims(test_image,0))[0]defdisplay_mask(pred):# ❶mask = np.argmax(pred, axis=-1) mask *=127plt.axis("off") plt.imshow(mask) display_mask(mask) ❶ 显示模型预测的实用程序 图9.6 一个测试图像及其预测的分割掩模 ...
predictions = predictions.argmax(axis=-1) return metrics.accuracy_score(predictions, valid_y) 3.1 朴素贝叶斯 利用sklearn框架,在不同的特征下实现朴素贝叶斯模型。 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类技术,并且假设预测变量是独立的。朴素贝叶斯...