我试图为LSMT层输入预处理数据.numpy数组由一个245个.npy文件组成,每个文件位于72个文件夹中。每个.npy文件都有一个长度为100的一维数组。(这已被双重检查)。
我从每个.npy文件中读取数据并将其附加到数组中的方式如下:
for action in actions:
for root, subdirectories, filenames in (sorted(os.walk(directory_2))):
window = []
filenames = natsorted(filenames)
for fil
我有以下问题:我试图通过使用linalg.solv来解决均衡问题,而且它似乎是有效的。但是,如果我试图通过插入所需的系数和一个所需的点来检查它,我得到了与原始数据大约30%的差异。我是不是犯了一个错误,我不明白?或者我必须使用不同的方法来获得更精确的数据集。如果是,是哪一个?
此外,如果我在计算系数时使用输入的不同值,就会得到奇怪的高结果。
data = np.genfromtxt("data1.csv",dtype=float,delimiter=";")
to = data[0,2:]
tc = data[1:,0]
y = data[1:,2:]
我使用查找峰值和最小值,使用:
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
x=np.array([9.8,57.,53.,37.,24.,19.,16.,15.,13.,13.,12.,12.,11.,11.,11.,11.,11.,11.,10.,13.,13.,13.,15.,13.,12.,14.,15.,14.,51.,34.,24.,20.,24.,22.,18.,57.,63.,38.,27.,28.,31.,33.,94.,71.,48.,40.,43.,39.,31.,27.,22.,21.,20.,19.,
我正在编写一段代码,以便使用我编写的库使用cudnn在c++中运行TensorFlow模型。但是它在扁平层上给了我奇怪的结果。在我的模型中,我指定首先在每一层上使用通道。因此,假设前一个maxpool的层的输出是形状批次,通道,高宽,它将被输入到扁平层。我在这里指定我首先在扁平层中使用通道。但是扁平层在相反的方向上给我结果(通道最后)。 例如,请参见以下输入 inputs = np.arange(75.0).reshape((1,3,5,5))
k = 0;
for n in range(1):
for h in range(3):
for w in range(5)