argmax中的axis参数表示在
该维度上
比较各元素。并且，张量各维度对换，
不影响
在该维度取argmax()的结果。
a = tf.constant([[[1, 2, 3], [3, 2, 2]], [[10, 11, 12], [4, 5, 6]]])
b = tf.argmax(a, axis=1, output_type=tf.int32)
at = tf.transpose(a, [0, 2, 1])
c = tf.argmax(at, axis=2, output_type=tf.int32)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
print("")
[[1 0 0]
[0 0 0]]
[[1 0 0]
[0 0 0]]
tf.argmax(a, axis=1)相当于是在a的DIM1上比较，也就是1和3，2和2，3和2，以及10和4，11和5，12和6比较。如果改成tf.argmax(a, axis=0)，相当于是a在DIM0上比较，也就是1和10，2和11，3和12，以此类推。
比如，目前有分子特征张量input，维度为SampNum × AtomNum × FeatNum，那么，argmax(input, axis=1)将得到维度为SampNum × FeatNum的Tensor，其元素表示各样本分子的各种向量值表征、同种向量的最大者所对应的原子id。
同样的，再来一个，argmax(input, axis=2)将得到维度为SampNum × AtomNum的Tensor，其元素表示各样本分子的各原子的FeatNum种特征中，最大的特征值所对应的特征id。
基础理论argmax中的axis参数表示在该维度上比较各元素。并且，张量各维度对换，不影响在该维度取argmax()的结果。a = tf.constant([[[1, 2, 3], [3, 2, 2]], [[10, 11, 12], [4, 5, 6]]]) # a是个2*2*3的tensorb = tf.argmax(a, axis=1, output_type=tf.int32)a...
Keras是一个用Python 编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow,CNTK,或者Theano作为后端运行。Keras的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
●允许简单而快速的原型设计(由于用户友好，高度模块化，可扩展性)。
●同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。
●在CPU和GPU上无缝运行。
1.2 安...
torch常用的一些函数1 torch.mean()2 torch.mean()3 torch.squeeze()
1 torch.mean()
产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensor
torch.randn(4)
tensor([-2.1436, 0.9966, 2.3426, -0.6366])
torch.randn(2, 3)
tensor([[ 1.5...
keras中没有max_pool_with_argmax，tensorflow中有，最近学习到SegNet，其中下采样用到此部分。此处用到自定义层。完整测试代码如下。
from keras import backend as K
from keras.engine import Layer
import keras
import numpy as np
import tensorflow as t...
好的，我会尽量详细地
解析 Keras 实现 Word2Vec 的流程。
Word2Vec 是一种用于训练词嵌入的方法，词嵌入是将单词映射到连续的向量空间的过程。这样做有助于解决自然语言处理任务，因为向量空间可以捕捉单词之间的相似性。
在
Keras 中，可以使用 `Embedding` 层来实现 Word2Vec。这是一种常见的层，它可以将离散的词符号转换为连续的向量表示，这样可以输入到后续的神经网络层。
首先，你需要准备训练数据。通常使用文本语料库来训练 Word2Vec，这样可以获得大量的单词和其上下文信息。然后，你需要将文本数据预处理成可以输入到网络中的格式。通常这样做：
- 分词：将文本分解为单词。
- 建立单词表：将所有单词放入一个字典中，以便将单词编码为数字。
- 将单词转换为数字：使用字典将单词映射为数字。
- 将每个单词的上下文提取为训练样本：例如，可以使用滑动窗口来提取每个单词的前后几个单词作为上下文。
错误：Only the original thread that created a view hierarchy can touch its views——Handler的深入解析
有所思Ambition:
