我想在 tensorflow 中实现以下 python 代码。 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,9,0]) print(a) ## [1 2 3 4 5 6 7 9 0] print(a.shape) ## (9,) b = a[:, np.newaxis] ### want to write this in tensorflow. print(b.shape) ## (9,1) 原文由 Rahul ...
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waveform = tf.squeeze(audio, axis=-1)input_len = 16000waveform = waveform[:input_len]zero_padding = tf.zeros([16000] - tf.shape(waveform),dtype=tf.float32)waveform = tf.cast(waveform, dtype=tf.float32)equal_length = tf.concat([waveform, zero_padding], 0)spectrogram = tf.signal.stft...
# 构造满中一元二次方程的函数 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] # 构建起300个点,分布在-1到1区间,用np生成等差数列,300个点的一维数组转换为300x1的二维数组 noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape) # 加入噪声点,与x_data维度一致,拟合均值0、方差0.05正态分布 y_dat...
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)y_data=np.square(x_data)-0.5+noise# 利用占位符定义我们所需要的神经网络的输入。# None代表无论输入有多少样本都可以。因为输入只有一个特征,所以这里是1。xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])ys=tf....
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx_data=np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis]# 转为列向量noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)y_data=np.square(x_data)+0.5+noise%matplotlibinlineplt.plot(x_data,y_data,"ro") 2.编写网络 ...
通过往期的分享,我们学习了TensorFlow如何定义层,如何使用激励函数的概念,上期分享了matplotlib,那我们利用定义层的代码来实现如何使用matplotlib动态演示训练结果。 定义原始数据 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) ...
('MEDV')housing_data=np.array(housing_data)# 对特征数据进行归一化处理# ptp(0)为每列求出每列数据中的range = max-minhousing_data=(housing_data-housing_data.min(0))/housing_data.ptp(0)# [:, np.newaxis]为行向量转换为列向量labels=np.array(labels)[:,np.newaxis]print(housing_data)print...
tf.compat.v1.disable_eager_execution()#3-1非线性回归#使用numpy生成200个随机点,200行1列x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)#square为平方y_data=np.square(x_data)+noiseprint(x_data)print(y_data)print(y_data.shape)#定义两个placeh...
return [seq[:, :, np.newaxis], res[:, :, np.newaxis], xs] class LSTMRNN(object): def __init__(self, n_steps, input_size, output_size, cell_size, batch_size): self.n_steps = n_steps self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.cell_size = cell_size...