我定义了一个二维数组如下:
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中,我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是,运行该程序会出现以下错误
predict_result:,ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误?
这是一个复杂的例子,但我不知道为什么TypeScript没有在这里抛出一个错误。
export class Square {
width: number;
}
export class MyShapeBox<T> {
shape: T;
}
var mySquareBox = new MyShapeBox<Square>();
var rectangle = { width: 3, height: 10 };
// Should this not fail?
mySquareBox.shape = rectangle;
根据我们的讨论,最好的猜
我在Haskell和代数类型一起工作,做一些练习题。我有以下练习:
定义一个代数类型点来表示二维空间中的点(坐标)。
我的本练习代码:
data Point = Point Float Float
deriving (Show)
使用Point,定义形状数据类型的修改版本PositionedShape,其中除了形状的尺寸外,还包括形状的中心点。
先前定义的形状数据:
data Shape = Circle Float |
Rectangle Float Float
deriving (Show)
我
这就是我想要运行的代码
X_train = data1/255.0
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
trainY =lb.fit_transform(label)
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
from tensorflow.keras
我一直在尝试用TFLearn训练一个数据集来实现一个卷积神经网络。我有10个类的数据集,图像大小为64*32,3个输入通道和2个输出,即图像检测/未检测。
这是我的密码。
# Load the data set
def read_data():
with open("deep_logo.pickle", 'rb') as f:
save = pickle.load(f)
X = save['train_dataset']
Y = save['train_labels']
我正在为说话人识别建立一个神经网络,我在尺寸上有问题,我肯定是在批处理生成器中做错了什么,但我不知道是什么。我的步骤如下。首先,我准备标签:
labels = []
with open('filtered_files.csv', 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for file in reader:
label = file[0]
if label not in labels:
labels.append(label)
print(
我需要巧妙地制作分面的棒棒糖图表,这应该是一个散点图,并添加了线条形状:
import plotly.express as px
fig = px.scatter(
x=df['x_variable'],
y=df['y_variable'],
facet_col = df['facet_variable'])
for i in range(0,len(df)):
fig.add_shape(
type="line",
x0=df['
我试图使用GPU在PyTorch中的加速来优化一个函数(PyTorch)。这是直接的Python代码,我在这里做fit的计算
import numpy as np
...
for j in range(P):
e[:,j] = z - h[:,j];
fit[j] = 1/(sqrt(2*pi)*sigma*N)*np.sum(exp(-(e[:,j]**2)/(2*sigma**2)));
变量维数为:zNx1、hNxP、eNxP、fit1xP。其中P是fit的维数,N是每个维的长度。
我知道应该避免for循环,所以我试图通过torch.cuda.FloatTensor
当涉及到keras ad tensorflow时,我是一个新手,所以我真的需要一些帮助来尝试解决我在代码中遇到的这个问题。我正在尝试运行一个自动编码器程序。然而,当我尝试运行程序时,我得到了如下错误: ValueError: error when checking input:期望input_1具有2维,但得到了具有形状(32,256,256,3)的数组。我非常确定程序在从我的数据库中提取图像时遇到了问题,该数据库位于一个名为train的目录中。我在raspberry pi上破坏了这段代码,这是我的代码:
from keras.layers import Input, Dense
from
我将一个一维Numpy数组输入到一个19个整数长度的CuDNNLSTM层。因此,我将输入形状设置为input_shape=(19 ),然而,当尝试训练模型时,它会给我以下错误。我可以看到它需要一个第三维的numpy数组,但不确定为什么
ValueError: Input 0 of layer cu_dnnlstm is incompatible with the layer:
expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 19]
我的模型的完整代码可以在这里看到,尽管问题在第一个输入层
model = Sequentia