深度學習｜內行人的做法

建立輸入向量

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向量化的簡單範例

接下來的程式碼，希望能以簡單的方式，展現出一些設定特徵與標籤相關

的基本概念。在實務上，其實還存在其他可能更有效的 ND4J 方法。很多

時候，專業工作者會透過 DL4J 的資料讀取器，以人工方式執行大多數這

方面的工作。我們在這裡只是想展示一下，如何以實際的方式，來處理資

料的一種做法。

建立向量的基礎知識

我們首先創建一個帶有兩列（column）的簡單特徵向量，如下所示：

INDArray myFeatures = ND4j.create(new float[]{0.5, 0.5},new int[]{1,2});

調整向量大小

我們可以使用

ND4j.create()

方法的第二個參數，來控制向量的大小：

new int[]{1,2}

這個參數會指示 ND4J 去創建一個具有兩個特徵列的單行 NDArray。

設定特徵值

有很多種方法可以設定特徵值。在下面的程式碼片段中，我們展示了以人工方式設定向

量中特徵值最簡單的方法：

for ( int row = 0; row < myFeatures.rows(); row++ ) {

for ( int col = 0; col < myFeatures.getRow( row ).columns(); col++ ) {

myFeatures.getRow(row).putScalar(col, 0.9);

}

}

在這個例子中，我們把每一行中的每一列都設為 0.9。

設定標籤值

設定標籤值與設定特徵值一樣簡單，因為輸入特徵資料與輸出標籤資料都使用相同的資 ...