我想计算神经网络权重中非零值的数量。 我尝试了以下代码,但获得了一个ValueError。这可能是由于每个阵列具有不同形状的原因。 h = model.get_weights() # return a list of numpy arraysfor l in h:nzcounts = np.count_nonzero(merged_h)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (3,3,3,32) 我想知道是否有其他方法
我需要在对称矩阵上执行i<j类的求和。这相当于对角排除的矩阵上三角形元素上的和。给定A一个对称的N x N数组,最简单的解决方案是np.triu(A,1).sum(),但是我想知道是否存在更快、需要更少内存的方法。看起来(A.sum() - np.diag(A).sum())/2在大型数组上速度更快,但是如何避免从np.diag创建甚至是N x 1数组?
当我在python IDLE中运行我的代码时,它可以正常工作。但是当我在HackerRank上运行我的代码时,我得到了一个ValueError。我能做什么?n=int(input())for i in range(0,n): list.append(app) sum=sum+jTraceback (most recent call last):
File "Solution.py", line 5, in <module