建立乙個2層3行4列的矩陣
np.random.randn(2,3,4) 正態
np.random.randint(1,100,10) # 隨機10個數,範圍從1到100,構成向量
np.random.randint(1,13,[2,3]) # 隨機2行3列的矩陣,值從1到13隨機
np.random.randint(low=1, high=13, size=[2, 3]) #同上
1(推薦): tf.constant 和np.random.randint結合,如
tf.constant(np.random.randint(1,10,[2,3,4]))
2:tf.random_normal([2,3,4])
建立正態分佈小數矩陣
3:tf.random_uniform([2,3,4],dtype=tf.int32,maxval=10,minval=1)
建立整數矩陣,隨機數範圍為1-10
4: tf.range() 和 tf.reshape()結合,如
tf.reshape( tf.range(24), [2,3,4] )
例項:
import tensorflow as tf
a=tf.constant(np.random.randint(1,
10,[2
,3,4
])) b=tf.random_normal([2
,3,4
])c=tf.random_uniform([2
,3,4
],dtype=tf.int32,maxval=
10,minval=1)
d=tf.reshape(tf.
range(24
),[2
,3,4
])#24=2*3*4
sess=tf.session(
)print
(sess.run(a)
,'\n'*4
)print
(sess.run(b)
,'\n'*4
)print
(sess.run(c)
,'\n'*4
)print
(sess.run(d)
,'\n'*4
)
tf 矩陣行和列交換 tf矩陣基礎
一 placeholder tensorflow的設計理念稱之為計算流圖,在編寫程式時,首先構築整個系統的graph,並不會直接生效,這一點和python的其他數值計算庫 如numpy等 不同,graph為靜態的,類似於docker中的映象。然後,在實際的執行時,啟動乙個session,程式才會真正...
tf中的矩陣運算
import tensorflow as tf from numpy import newaxis from tensorflow.python.ops import math ops tf中的矩陣運算 點乘 a tf.constant 1,2 3,4 b tf.constant 1,1 2,2 s...
演算法中的P問題 NP問題 NP完全問題和NP難問題
在討論演算法的時候,常常會說到這個問題的求解是個p類問題,或者是np難問題等等,於是我特地搜了這方面的資料,自己總結了下,估計研究演算法的大家應該都知道,要是我總結的 不對,歡迎一起 在講p類問題之前先介紹兩個個概念 多項式,時間複雜度。知道這兩概念的可以自動跳過這部分 1 多項式 axn bxn ...