情况是,有一个for循环,它运行100次,共享相同的加载数据。随着每个循环的进行,它会创建越来越多的变量,这些变量占用了大量的内存资源,然后进一步减慢了运行速度。代码可以抽象地写成for t in range(100):
config = tf.ConfigProto,是否有一个python命令<em
我一直在R中使用mnlogit来生成多变量logistic回归模型。我最初的变量集生成了一个奇异矩阵错误,即 Error in solve.default(hessian, gradient, tol = 1e-24) :
system is computationallysingular: reciprocal condition number = 7.09808e-25 事实证明,几个“稀疏”列(大多数采样个体的变量为0)会导致这种奇异性错误。我需要一种<