我在单独的脚本中创建了多达100个keras模型,并使用model.save()将它们保存在本地。为了训练他们,我使用multiprocessing.pool。在这些过程中,我分别加载每个模型。这似乎是有效的,但我也读到它删除了模型的权重。回到我的问题,如果我在池的每个进程中导入"from keras import backend as K“,并且在最后,在我保存模型之后,我使用K.clear_session(),我是清除并行运行进程的重要数据还是仅清除该进程的数据然后将所需的
我一直在尝试使用XGBoost模型来预测R中的栅格。由于栅格大小,我需要使用raster::predict()。但当我尝试预测类时,这是我想使用raster::predict(raster, xgboost_model, type="class")完成的,我得到一个错误: > predicted<-raster:Error in v[cells, ] <- predv : incorrect number of subscripts on matrix 这是一个使用tidymodels