/site-packages/sklearn/pipeline.py in fit(self, X, y, **fit_params) 340_log_message(len(self.steps) - 1)):
~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/pipeline.py/site-pa
正如标题所暗示的,我正在尝试基于SimCLR框架训练一个模型(见本文:https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf - NT_Xent损失在等式(1)和算法1中陈述)。我已经设法创建了损失函数的numpy版本,但这不适合用来训练模型,因为numpy数组无法存储反向传播所需的信息。我很难将numpy代码转换为Tensorflow。下面是我的numpy版本: import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise im
我知道问题是,我只有一个一维数组,但我无法计算将其内联转换为二维数组的代码。(Pandas)中的数组位置。/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.py", line 1174, in fit File "/usr/local/lib/python2.7/dis