随机种子来自系统时钟,确切的说,是来自计算机主板上的定时、计数器在内存中的技术。

随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值,这样说计算机的随机数是伪随机。

random.seed( 10 )

10 只是一个标志码

import numpy as np

a = np.arange(1, 25, dtype=float)

np.random.seed(2018)

c1 = np.random.choice(a, size=(3, 4))

print(c1)

np.random.seed(2018)

c2 = np.random.choice(a, size=(3, 4))

print(c2)

每次选择的数是一样的。

[[ 7. 3. 10. 22.]

[21. 7. 24. 12.]

[16. 12. 23. 7.]]

[[ 7. 3. 10. 22.]

[21. 7. 24. 12.]

[16. 12. 23. 7.]]

time.process_time():返回当前进程处理器运行时间(不包括sleep时间) 时间单位:ms

深度学习算法都使用向量化的矩阵运算,而不知for循环,时间差会达到400倍、虽然效果一样。

在解决大量数据问题时Theano可以和c实现参不多的性能。

张量是Theano的核心,张量(Tensor)可以是标量(Scalar)、向量(Vector)、矩阵(Matrix)等统称

符号计算图模型

1.定义符号变量

2.编译代码

3.执行代码(代入数据)

所有的符号计算模型都是遵照以上的模型。比如:Theano,Tensorflow,keras等等

矩阵计算的前提是广播,

广播的前提是两个矩阵列数相同。

矩阵是方正的时候用特征值分解矩阵,

矩阵不是方阵的时候用奇异值分解矩阵。

python3 关于print的问题

print("ewwqqwewq%sdsadsadasdsa%s" % (2, 3))

ewwqqwewq2dsadsadasdsa3

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