我有一个从java项目中生成的webservice (wsdl)。它的输出正在成为json格式。像这样的[{"pid":163686,"chartno":null,"lName":"Bec&&kwith","fName":"Burt","mName":null,"line1":"312 HILL ROAD","line2":null,"city":"Hillsboro","stat
我正在使用来自Titanic API的TensorFlow数据集。
我不知道如何使特性张量模型友好。
这是我得到的最好的,但一次只给一个张量。如何使它能够处理特性项中的所有张量?
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
data = tfds.load("titanic",split='train', as_supervised=True).map(lambda x,y: (x,y)).
我有一个flask应用程序,它接受一个文本文档,在将其传递给一个服务的tensorflow模型之前,使用nltk对文本执行一些jiggery-pokery。 我将此传递给模型,并使用 result = stub.Classify(req, 10.0) 并找回错误 'TypeError: Object of type ClassificationResponse is not JSON serializable'. 使用从Flask应用程序打印输出 print(type(result_, file-sys.stderr) 为我提供了完整的类: class = tensorf
在tensorflow中使用Model.fit_generator时,我收到了这个弃用警告:
WARNING:tensorflow: Model.fit_generator (from tensorflow.python.keras.engine.training) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use Model.fit, which supports generators.
如何使用Model.fit代替Model.fit_generator
我熟悉Keras‘Tokenizer中的'fit_on_texts’方法。'fit_on_sequences‘是做什么的,什么时候有用?根据documentation的说法,它“基于序列列表更新内部词汇表。”它接受以下输入:‘序列列表。’序列‘是整数字索引的列表。’这在什么时候有用呢? 为了适应文本,我理解文本被解析成标记,每个标记被分配一个索引(整数)。因此,记号赋予器对象尤其包含与记号(字符串)和索引(整数)相关的字典。但是,如果我只给它一个数字序列并调用fit_on_sequences,它怎么知道这些东西代表什么标记呢? 作为实验,请尝试以下操作: from tenso