np.linalg.norm在tensorflow中
时间: 2024-06-18 14:03:59 浏览: 12
np.linalg.norm是numpy中用来计算向量或矩阵范数的函数,而在tensorflow中,tf.norm函数也是用来计算向量或矩阵范数的。
tf.norm函数支持一维到多维张量的范数计算,可以计算各种不同类型的范数,包括Frobenius范数,1-范数,2-范数等等。同时,tf.norm函数还支持对某些维度上的范数进行计算,这样可以对矩阵的某些行或列进行范数计算,非常方便。
下面是一个示例代码:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 计算二维数组的2-范数
a = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
norm = tf.norm(a)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(norm))
# 计算一维数组的1-范数
b = tf.constant([1.0, -2.0, 3.0, -4.0])
norm = tf.norm(b, ord=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(norm))
# 计算二维数组每行的1-范数
c = tf.constant([[1.0, -2.0, 3.0], [4.0, 5.0, -6.0]])
norms = tf.norm(c, ord=1, axis=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(norms))
```
相关问题
import cv2 import os import numpy as np from numpy.linalg import norm import tensorflow as tf import json import tensorflow.compat.v1 as tf
你这段代码有一些问题,首先import语句应该每个单独一行,其次缺少了一些必要的语法,比如函数定义等。我这里给你一个基本的框架,你可以在此基础上进行修改和完善:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import tensorflow as tf
import json
tf.disable_v2_behavior()
def main():
# your code here
if __name__ == "__main__":
main()
```
这个框架中定义了一个`main`函数,你可以在这个函数中编写你的代码。同时,由于你的代码中使用了`tf.disable_v2_behavior()`,所以需要使用`tensorflow.compat.v1`来引入TensorFlow1.x的API,如下所示:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
```
注意,这里的`tf`是一个Python模块,不是一个类或函数。你可以通过`tf.xxx`的方式来调用TensorFlow1.x的API,其中`xxx`代表具体的函数或类名。
import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show(),反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception,这个问题
这个问题是因为在计算相似度矩阵时,可能存在复数类型的数据,导致计算时出现警告或异常。你可以尝试在计算相似度矩阵前,将特征向量转换为实数类型。你可以使用numpy的绝对值函数numpy.absolute()来将复数类型的数据转换为实数类型。你可以将以下代码:
```
# 将特征向量转化为矩阵
X = np.array(X)
# 计算相似度矩阵
S = np.dot(X, X.T)
# 归一化相似度矩阵
D = np.diag(np.sum(S, axis=1))
L = D - S
L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D)))
```
修改为:
```
# 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型
X = np.array(X)
X = np.absolute(X)
# 计算相似度矩阵
S = np.dot(X, X.T)
# 归一化相似度矩阵
D = np.diag(np.sum(S, axis=1))
L = D - S
L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D)))
```
这样修改后,应该就可以避免出现这个警告或异常了。
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