我看了tensorflow关于的教程,发现了一个代码,如下所示:
# A layer that creates an activity regularization loss
class ActivityRegularizationLayer(keras.layers.Layer):
def __init__(self, rate=1e-2):
super(ActivityRegularizationLayer, self).__init__()
self.rate = rate
def call(self, inputs):
背景:
对于我支持的应用程序,我们向用户显示某些文档,用户要么填写这些文档,要么提供给某个人,或者打印出来,然后填写并提供给特定的人。
我们显示这些消息的方式是通过PDF文档中的JavaScript,如下所示:
app.alert('You need to fill in this form, then send it to Person McDude in Accounting.');
虽然这种方法在IE11、Chrome、Firefox和其他现代浏览器以及他们的PDF浏览器中都得到了很好的测试,但Edge似乎是个例外。不管出于什么原因--很可能是内置PDF阅读器在Edge中
我试图在画布上引入一个网格函数(添加/删除)。我提取了以下大部分代码:
var make_gr
id = function() {
var grid = new Kinetic.Layer();
var r = new Kinetic.Rect({
x: 0,
y: 0,
width: W,
height: H,
fill: 'transparent'
});
grid.add(r);
for (i = 0; i < w + 1; i++) {
我有一个基本的Laravel7.x应用程序,我正在尝试使用Vapor部署到生产中。当它到达部署的Running Deployment Hooks部分时,会出现以下消息失败。
An error occurred during deployment.
Message: Deployment hook failed.
A deployment hook failed. You may review its logs using the hook:log command.
我查看了日志以获得更多的细节,这表明imagick有一个问题。
load Composer autoload向runtime
我已经在keras上训练了一个带有RNN的NLP模型来分类带有单词嵌入的tweet(斯坦福大学GloVe)作为一种特征选择方法。我想应用这个模型训练到新的推文提取。但是,当我试图将模型应用于新数据时,会出现此错误。
ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (22,) but got array with shape (51,)
然后我意识到被训练的模型期望输入有一个22输入向量(训练集tweets中最大的tweet长度)。另一方面,我想应用该模型的新数据集有一个51输入向量(新数据集tweets
假设所有都是本地自动变量
假设我有以下程序:
int x;
printf("%d",x);
编译器给了我警告:x is used uninitialized in this function。但是为什么我不能得到同样的结构成员:
struct Person
{
int age;
char name[10];
} man;
printf("Name : %s Age : %d\n", man.name, man.age);
本地堆栈成员是否初始化为某些默认值?我希望它们是垃圾值。如果是的话,为什么编译器在未
我收到了以下警告:
94: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor with 1200012120 elements. This may consume a large amount of memory.
以获取以下代码:
from wordbatch.extractors import WordSeq
import wordbatch
from keras.layers import Input,Embedding
...
wb = wordbatch.WordBatch(normalize_text, e
我收到了以下警告:
94: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor with 1200012120 elements. This may consume a large amount of memory.
关于下列代码:
from wordbatch.extractors import WordSeq
import wordbatch
from keras.layers import Input,Embedding
...
wb = wordbatch.WordBatch(normalize_text, ex
我有一个图层支持的视图,我正在尝试添加大约300X270(像素)的subLayers到它。
子层的数量可能会达到1000到2000,更不用说每个子层对于初学者来说又可以扩展到大约4280X1500或更多。
所以问题很明显是GPU的约束。
在添加大约100个subLayers大小的300 X 270之后,会出现一个警告image is too large for GPU, ignoring,这会扰乱图层显示。
这个问题的解决方案(在一些邮件列表中)是使用CATiledLayer,但我不能使用tiledLayer,因为subLayers的显示要求很复杂。
有没有可能删除不属于视图的VisibleR
抱歉,如果这听起来有点蹩脚的话。
我试图使用Allennlp作为我的NLP任务,并希望使用正则化,以减少过度拟合。然而,从所有的在线教程中,所有的正则化程序都被设置为无,而且经过多次尝试,我仍然无法找到如何使用正则化器。
如果我使用官方教程(https://github.com/titipata/allennlp-tutorial)中的示例,如果我想为LSTM和前馈层添加正则化程序,该怎么办?
class AcademicPaperClassifier(Model):
"""
Model to classify venue based on input