对于这个玩具模型:
from keras.layers import Input, Dense, Reshape
from keras.models import Model
# this is the size of our encoded representations
compression = 10
input_img = Input(shape=(28,28, ), name= "28x28")
encoded = Dense(int(np.floor(28*28/compression)), activation='relu',
当我尝试将CNN添加到我从github获得的现成连体代码中时,我收到了一个不兼容的形状错误:链接如下:
下面是运行会话的代码:
“使用Tensorflow和MNIST的连体实现示例。这个连体网络将一个28x28图像(784D中的一个点)嵌入到2D中的一个点中。
作者:荣宇保罗·权永宇(berkeley.edu的年轻人)“
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
#import system things
from
我有两个特定地区的数据集:第一个是降雨量,第二个是该地区的植被测量(npp)。因此,前两个维度(x,y)表示地理位置。第三个维度是时间(8个时间步长)。我想做的是对降雨量的8个值与植被的8个值的每个位置进行线性回归。结果应该是几个二维数组,其中每个位置的p值、r²、斜率和理想情况下的残差都是计算出来的,或者所有的值都放在一个3D数组中。
nppList = glob.glob(nppPath+"*.img")
rainList = glob.glob(rainPath+"*.img")
nppImg = [gdal.Open(i) for i in nppLi
我正在尝试构建一个用于文本分类的lstm模型,但我收到一个错误。这是我尝试过的全部代码。
请让我知道错误背后的原因以及如何修复它。
input1.shape # text data integer coded
(37788, 130)
input2.shape # multiple category columns(one hot encoded) concatenated together
(37788, 104)
train_data = [input1, input2] # this is the train data.
i1 = Input(shape=(130,), name=&
我有两个数组,我想把它们组合起来
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
c = np.array([[13,14,15],[16,17,18]])
要获得以下信息:
array([1,2,3,7,8,9,13,14,15, 4,5,6,10,11,12,16,17,18])
它的功能是什么?
谢谢:)
我一直在尝试使用库在网站中实现一个用Python生成的基本Keras模型。现在,我已经训练了模型并将其导出到model.json、model_weights.buf和model_metadata.json文件中。现在,我基本上从github页面复制并粘贴了测试代码,以查看模型是否可以在浏览器中加载,但不幸的是,我收到了错误。这是测试代码。(编辑:我修复了一些错误,剩余的错误见下文。)
var model = new KerasJS.Model({
filepaths: {
model: 'dist/model.json',
weights
如何将其展平:
b = np.array([
[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],
[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]
])
进入:
c = np.array([
[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
[1,1,1,2,2,2,3,3,3]
])
这些工作中的任何一个:
c = np.apply_along_axis(np.ndarray.flatten, 0, b)
c = np.apply_along_axis(np.ndarray.flatten, 0, b)
只是返回相同的数组。
这将是很好的扁平化这一点。
致ADM:请不要删除我的问题,这是关于gurobi-python中的点积,不是为了numpy! 在过去,我使用m.addvars来添加决策变量。 我的目标函数是一个大规模求和,需要多次运行。 我发现构建目标函数需要很长时间。 代码如下: import gurobipy
M = gurobipy.Model()
# set decision variables
x = M.addVars(n, m, vtype=gurobipy.GRB.BINARY, name='x')
# n and m are very large
#
我正在编写一段代码,它从读取用户给出的输入目录开始。目录中有许多元素,这些元素的大小从1到0不等。然后,代码循环遍历所有元素来完成它的任务。
让我们假设元素的名称存储在名为" names“的数组中
当目录包含2个或更多元素时,一切正常。但是当它只包含1个元素时,我会得到以下错误:
len(names) --> len of unsized object
names[0] --> Too many indices for array
读取目录的代码应该是
cat='cat.dat'
names=np.loadtxt(cat,unpack=True,skipro