之前為了將資料分五群而思考程式該如何達成
簡單的作法是直接將每一筆資料依序丟到五個袋子中的一個
但是這樣的作法太粗糙
所以趕緊來使用專屬套件來完成這件事情
# 首先 import 所需要的套件名稱
之前為了將資料分五群而思考程式該如何達成
簡單的作法是直接將每一筆資料依序丟到五個袋子中的一個
但是這樣的作法太粗糙
所以趕緊來使用專屬套件來完成這件事情
# 首先 import 所需要的套件名稱

先至 github 下載 langconv.py 和 zh_wiki.py 兩支程式
https://github.com/skydark/nstools
然後便可以根據自己的需求進行轉換
# -*- coding:utf-8 -*-
from langconv import *

在深度學習中,大部分的資料長度都不是固定長度的
例如:"今天天氣真好","不知道今天天氣如何"等等
對於這樣的資料,除非我們所使用的 model 能夠接受這樣不固定長度的資料
否則這樣的問題對於深度學習來說,會是個大問題
在 Python 的 Keras 套件中,我們可以透過 pad_sequences 嘗試來將資料變成相同長度

在很多機器學習分類任務中,分類結果通常不是數值,而是字詞
例如:["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]
這樣的特徵並沒有辦法提供電腦進行後續的分類計算
因為,分類器往往默認數據是連續的,並且是有序的
為了解決上述問題,其中一種可能的解決方法是採用 one-hot encoding

TensorBoard 是 Tensorflow 用來分析與呈現資料流圖形的工具,使用者可以透過平移,縮放,展開節點以顯示更多細節。
該如何使用 TensorBoard,藉由一個小範例來進行說明。
程式部分說明:
1. 在每個 tensor 的定義中,賦予 name 的屬性
a = tf.constant(10, name = "a")

為了能在筆電上也順利跑 Tensorflow ,所以依據上次的方法裝了一次,卻出現超崩潰的錯誤
一看到超常錯誤,整個傻眼,明明桌機很容易就裝好了啊,怎麼換台機器,就掛了呢?
但是這樣並不會讓我停止嘗試安裝,反而更想把它裝好
於是上網搜尋相關錯誤,得到了以下的結論
"Try to rename cudnn64_6.dll to cudnn64_5.dll in C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin"
上次我們產生一個具浮點數特性的 tensor,
node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
並且嘗試利用下面的語法將它的值印出,
print(node1)
會發現跟我們預期的結果不同,並不是輸出 3.0 這個值,而是下面的輸出結果。

PyCharm 是我不小心從正妹學妹螢幕上看到的一套軟體
對於 python 來說,我覺得是相當適合我使用的軟體
下載網址如下
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
在PyCharm中,我試著執行 TensorFlow 的程式,卻發現根本沒有導入 TensorFlow
在 TensorFlow 中,基本資料結構是由所謂的 tensor 來建立的。
A tensor consists of a set of primitive values shaped into an array of any number of dimensions.
最近開始想小小學習一下 TensorFlow,卻發現安裝上出了一點小小的錯誤
藉由 Google 的大力幫忙,發現了很好用的網站
Install TensorFlow with GPU for Windows 10
照著他的說明,成功的安裝了 TensorFlow
值得注意的是 Anaconda 要安裝的是內建 Python 3.5 版本的 Anaconda
C# 刪除文字檔中第n行
string searchPattern = "*.txt";
string InitDirectory = Directory.GetCurrentDirectory();
InitDirectory = InitDirectory + "\\WaveletTransformFeatures\\feature\\";