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AI论文
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Tensor排名、形状和类型
张量的阶、形状、数据类型 阶 形状 数据类型 张量的阶、形状、数据类型 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不... -
Torch
Torch 张量 Tensors 创建操作 Creation Ops 索引,切片,连接,变异操作 torch.stack [source] torch.unbind torch.unsqueeze 随机抽样 Random sampling torch.manual_seed torch.initial_seed torch.get_rng_... -
后端 Backend
Keras 后端 什么是 「后端」？ 从一个后端切换到另一个后端 keras.json 详细配置 使用抽象 Keras 后端编写新代码 后端函数 epsilon set_epsilon floatx set_floatx cast_to_floatx image_data_format set_image_data_format res... -
Merge
Merge层 Add Example SubStract Example Multiply Average Maximum Concatenate 参数 Dot 参数 add 参数： 返回值 Example subtract 参数： 返回值 Example multiply 参数： 返回值 average 参数： ... -
torch
张量 Tensors 创建操作 Creation Ops 索引,切片,连接,换位Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops torch.cat torch.gather torch.index_select torch.masked_select torch.nonzero torch.split tor... -
torch
张量 Tensors 创建操作 Creation Ops 索引,切片,连接,换位Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops torch.cat torch.gather torch.index_select torch.masked_select torch.nonzero torch.split tor... -
池化层 Pooling
MaxPooling1D MaxPooling2D MaxPooling3D AveragePooling1D AveragePooling2D AveragePooling3D GlobalMaxPooling1D GlobalAveragePooling1D GlobalMaxPooling2D GlobalAveragePooling... -
torch.sparse
torch.sparse torch.sparse 译者：@王帅 校对者：@Timor 警告： 此 API 目前是实验性的 , 可能会在不久的将来发生变化 . Torch 支持 COO(rdinate) 格式的稀疏张量 , 还能高效地存储和处理大多数元素为零的 张量 . 一个稀疏张量可以表示为一对稠密张量 : 一个张量的值和一个二... -
Reduction Ops
减少行动 减少行动 译者：ApacheCN torch . argmax ( input , dim = None , keepdim = False ) 返回维度上张量的最大值的索引。 这是 torch.max() 返回的第二个值。有关此方法的确切语义，请参阅其文档。 参数： 输入 (Tensor ） - 输入张... -
torch.sparse
torch.sparse class torch.sparse.FloatTensor 译者署名 torch.sparse 警告 该API目前是实验性的，可能在不久的将来会发生变化。 torch支持COO(rdinate）格式的稀疏张量，可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。 稀疏张量被表示为一对致密张量：值的张量和2D张量的索引。...