我正在使用insider作为TensorFlow中的数据集进行内部威胁检测.
以下是代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import feature_column
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pandas.api.types import CategoricalDtype
#Use Pandas t
有人能解释一下下面的错误是什么吗?以下是我的代码:
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
data =pd.read_csv('FILENAME')
b=data.info()
print b
以下是错误:
Traceback (most recent call last): File
"FILENAME", line 5, in <module>
b=data.info() File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/p
我想将来自dataframe.info的几个数据帧中的信息组合到一个表中,以便导出。
我认为最好的方法是将df1.info放入数组中,然后进行一些裁剪,这样就只剩下列和计数信息了。
下面是我想要在代码中做的大致工作:
import pandas as pd
files=["file1", "file2"]
for filename in files:
df= pd.read_csv(filename)
info=df.info()
*convert info to info[]*
*cut first 3 rows and las
我已尝试实施海运线图。
数据帧以日期值列表作为索引,试图使其成为x轴.Dataframe.info将“日期”字段显示为对象
我需要4种类型的列值的行图,日期为x轴。
当我试图执行以下代码时,它将错误消息显示为
ValueError: A wide-form input must have only numeric values.
<Figure size 720x360 with 0 Axes>
>>> sns.lineplot(data=file)
>>> plt.show()
Dataframe.info() messa
我编写了两个python文件create_save.py和load_use.py,如下所示。create_save.py运行良好并保存tf数据集。
但load_use.py给出的错误如下所示。请问如何修复load_use.py错误?
create_save.py
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.data.experimental import save as tf_save
ds_dir = os.path.join('./',
我必须使用tensorflow和keras,通过jupyter笔记本,用python构建一个机器学习模型。我有一个包含1000张图片的数据集。其中800个我想用来训练模型,200个用来测试和验证。这是一个性别和年龄预测模型。现在,我如何导入我的数据集,或者我如何在upyter笔记本或google colab中写入路径来导入我的数据集。
我所做的是为我的项目导入包。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
fro
tensorflow 2.0中tf.contrib.image.transform的等价物是什么?当我使用tf_upgrade_v2转换脚本时,我得到以下错误: ERROR: Using member tf.contrib.image.transform in deprecated module tf.contrib. tf.contrib.image.transform cannot be converted automatically. tf.contrib will not be distributed with TensorFlow 2.0, please consider an a
我用Tensorflow编写了一个模型,我的PC内存用完了,然后我在Google Colab上尝试了同样的方法,得到了同样的结果。 我的数据集形状最初是这样的: (541909, 8) 问题是我的数据集有一个名为'Description'的行,看起来是这样的: 0 WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER
1 WHITE METAL LANTERN
2 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER
3 KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOT
我正在尝试训练我的lstm模型,但在准确性、精确度、召回率和f1得分方面都得了0分。我从kaggle下载了心脏病数据集。代码如下: import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, recall_score, precision_scor
试图从张量流中引导数据是很困难的,我无法将数据分开。
从binary_alpha_digits加载dataset tensorflow_datasets。将数据集分为60%用于培训,40%用于测试。
我试过:
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
port tensorflow_datasets as tfds
train_ds, test_ds = tfds.load('BinaryAlphaDigits', split
1个月前,TensorFlow还运行得很好。现在我甚至不能导入它。我删除了python和anaconda以及基本环境文件。我重新安装了anaconda并使用Anaconda navigator安装了TensorFlow。每次我尝试导入TensorFlow时,我都会在anaconda提示符中得到这个错误。 (base) C:\Users\Prakhar Sharma>python
Python 3.8.10 (default, May 19 2021, 13:12:57) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Typ
我正在从tim的一个python课程中学习,我用他的代码编写了一个基本的线性回归算法,并尝试制作我自己的小数据表来尝试它,每当我导入数据表时,它都会显示以下错误:
KeyError: 'xvalue'
The above exception was the direct cause of the following exception:
KeyError Traceback (most recent call last)
4 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packa
我知道如何在Tensorflow 1.x ()中做到这一点。
但是对于TensorFlow2.0,如何为numpy矩阵创建feature_columns?
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
X = iris['data']
y = iris['target']
X_train, X_tes
我正在尝试将我的scikit-learn python脚本转移到tensorflow代码中。继续被错误卡住。请帮帮我!
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# read csv
df = pd.read_csv("/Downloads/iris-2.csv", header=0)
# get header names as array
features = list(df.columns.values)
label = f
我正在使用python for k-means集群for Mnist数据库()。我能够成功地对数据进行集群,但无法标记集群。意思是,我看不出哪个簇号包含什么数字。例如,簇5可以包含数字7。
我需要编写一段代码,以便在k-means聚类完成后正确地标记聚类。还需要添加一个图例到代码。
from __future__ import division, print_function, absolute_import
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_tool
我只是无法从这个该死的张量数据中得到任何尺寸(大小,长度)。下面是代码和错误消息:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tflearn
import pandas as pd
from tensorflow import keras
file = 'some.csv'
record_defaults = [tf.float64]*18
from tflearn.data_utils import load_csv
data , label = load_csv(file, target_column=0,has_h
我正在尝试运行在上找到的一些示例代码。运行import tensorflow时,我得到一个错误
RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd
然后,当我执行import pandas时,我得到错误信息
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject
根据的说法,pand
我遵循来细化Flowers数据集的初始模型。
花卉数据集具有flowers.py文件中指定的350个验证图像。
但是当我运行并修改它以打印TP、FP、TN、FN的数量时
结果:
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TrueNegatives[64]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TruePositives[286]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/FalsePositives[2]
I tens
我尝试在R中使用keras,但在尝试调用flow_images_from_dataframe()时出现错误
Error in flow_images_from_dataframe() :
Pandas (python module) must be installed in the same environment as Keras.Install it using reticulate::virtualenv_install("pandas", envname = "r-tensorflow") or reticulate::conda_install(