from sklearn import datasets import numpy as np import tensorflow as tf import pandas as pd from pandas import DataFrame from sklearn.datasets import ...
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2020-08-08 17:45:03
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有两种解决办法： 1、忽略这个警告（用第二个）： import os # os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 ...
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2020-08-05 10:30:10
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import tensorflow as tf import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([0,0,1,1]) w = tf.Variable(1.) b = tf.Variable(1.) sigmodX = 1 / (1 ...
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2020-08-04 16:42:00
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import tensorflow as tf import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # 调用数据 boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing (train_x, train_y), ( ...
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2020-07-31 16:34:52
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zynq之TF卡写入常见问题 1、基本原理 前面做过zynq的TF读写实验，使用串口返回了实验所需的现象。那个时候也没有深究头文件"ff.h"里的几个常用的函数。这次需要使用TF卡做实验时发现很多操作都不大一样，不能够简单的重复，这里把几个常见的问题列举出来，方便以后的查阅。 2、实际问题 先用一段 ...
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2020-07-30 01:52:02
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代码和其他资料在 github 一、tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归，如 \(f(x) = ax + b\)，其中 \(x\) 代表学历，\(f(x)\) 代表收入，分别代表输入特征和输出值。为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小，需要定义一个损失函数，数学描 ...
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2020-07-26 15:25:59
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为T ...
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2020-07-26 01:56:59
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import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2],[2,4]]) b = tf.expand_dims(a,1) with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) 结果： a: (2,2) b:(2 ...
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2020-07-26 01:32:15
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今天想解决下面几个问题。 1.lightgbm cpu太慢了，我装了gpu的版本，对比了之后发现训练速度从10min缩短到8min。感觉很少，不知道是不是我姿势错误。 过程如下。 安装软件依赖sudo apt-get install --no-install-recommends git cmake ...
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2020-07-22 23:32:39
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