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x:张量。必须是下列类型之一: int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。
示例:
x = tf.math.mod(tf.constant(4, tf.dtypes.uint64), tf.constant(2, tf.dtypes.uint64))
[...]
NotFoundError: Could not find valid device for node.
Node:{{node FloorMod}}
All kernels registered for op FloorMod :
device='XLA_CPU
我们现在都有一个问题: with it‘s非常好,解释了如何更改列的数据类型,但是如果我有一个带有以下df.dtypes的dataframe df怎么办?
A object
B int64
C int32
D object
E int64
F float32
如果没有明确性,我如何更改?提到所有int64类型都转换为int32类型的列名?因此,期望的结果是:
A object
B int32
C int32
D object
E int32
F float32
如果我在cuda.jit中有多种类型的签名,我就会遇到一个问题。在我的函数中,如果data标志打开,我将done重新设置为ref。data类型可以是int32或float32数组。这只是为了实验,不要费心于虚拟函数本身。如果我只使用cuda.jit,这个函数运行得很好,所以我确信我的类型声明有一些问题,但是从文档中看它似乎是正确的。顺便说一下,我用的是Numba 0.54。
from numba import cuda
from numba import float32, int32
@cuda.jit([(int32[:], int32[:], int32[:], int32),
我对熊猫使用了一个非常大的数据集,为了减少对内存的使用,我将所有列从float64转换到float32,从int64到int32。其中一列是以纳秒为单位的时间戳(大约为1594686594613248)。在铸造之前,它只具有正值。铸造后,其大部分为负值。有没有错误类型(‘int32’)的错误?我在这里错过了什么。
相关守则:
data_uid_label = pd.read_csv('label_to_uid.csv')
types = data_uid_label.dtypes
for name in data_uid_label.columns:
if(types[
我希望在不计算函数的情况下在Julia中得到函数调用的结果类型,并使用该类型。所需的用法看上去有点像这样:
foo(x::Int32) = x
foo(x::Float32) = x
y = 0.0f0
# Assert that y has the type of result of foo(Float32)
y::@resultof foo(Float32) # This apparently does not work in Julia
虽然在上面的例子中,我可以简单地使用y::typeof(foo(1.0f0))来计算一个虚拟变量,但是在更复杂的情况下,初始化一个虚拟变量可能会很不方
为了快速调试,我尝试打印出我刚刚初始化的SparseTensor。
内置的打印函数只是说它是一个SparseTensor对象,而tf.Print()给出了一个错误。error语句确实打印了对象的内容,但没有以显示实际条目的方式显示(除非它告诉我它是空的,否则有一些:0,我不知道它的意义)。
rows = tf.Print(rows, [rows])
TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>
在Swift中处理涉及Int64和Int32的操作的正确方法是什么?例如,“二进制运算符”/“不能应用于”Int32“和”Int64“类型的操作数时,以下操作失败:
let i64 : Int64 = 1
let i32 : Int32 = 1
let val = i32 / i64
这里的简单场景是可行的:
let i64 : Int64 = 1
let i32 : Int32 = 1
let val = Int64(i32) / i64
现在,我的“真实世界”的情况是,“不能使用类型‘(Int64)’的参数列表调用‘(Int32)’的初始化程序‘”时失败了:
let timedMetada
我有一个dataframe df和dtypes: category(16), float32(65), int32(41)。我想对分类栏进行一些分析。但是当我迭代这些列时,我会得到上面的错误。我似乎搞不清楚到底是什么问题。
for col in app_train:
if app_train[col].dtype == 'category':
pass
回溯
TypeError (most recent call last)
<ipython-input-37-603a6aa31592> in <module>
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我正在处理numpy.float32数字,它们不会进入JSON。解决这个问题的正确方法是什么?
import numpy as np
import json
a = np.float32(1)
json.dumps(a)
TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable
我编写了一个用Tensorflow计算二次方程的简单程序。现在,我想转换使用Tensorflow lite在Coral板上运行的代码。
下面的代码显示了tflite文件的生成:
# Define and compile the neural network
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# Provide the data
x
我刚开始学习Pandas,我不明白当索引列表包含多种类型的对象时,切片是如何工作的。 import pandas as pd
arr = pd.Series([10, 20, 30, 40], index = [2, 3, 'six', 'eight'])
arr[2:3] #Output -- 30
arr[3:'six'] #TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these inde
当值大于零时,我希望将netCDF文件中的值转换为名为LandMask_NaN的NaN。但是,在LandMask和将转换为NaNs的numpy之间似乎存在类型不匹配。如有任何帮助,非常感谢,代码和信息如下:
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv as cs
import pandas as pd
ncfile = nc.Dataset('C:\Users\mmso2\Google Drive\ENVI_I-PAC_2007_10_21_21_22_
我有一些返回decimal(20,0)数据类型的sql。在SSIS中,我有一个带有foreach循环的包。在我的变量映射中,我应该将其映射到哪种类型的变量?我已经尝试了Int32、Int64、double,但仍然得到错误消息"The type of the value and to variable "User::iID“I from the current variable type...”
在Golang有int, int32, int64。
int32 has 32 bits,
int64 has 64 bits,
int has 32 or 64 or different number of bits according to the environment.
我认为int32和int64对这个项目来说已经足够了。我不知道为什么int类型应该存在,它不会使我们的代码的行为更难预测吗?
而且在C++中,类型int和类型long的长度不确定。我认为这会使我们的程序变得脆弱。我很困惑。
我在戈朗有以下代码:
var fnum float32 = 99999999;
var inum int32 = int32(fnum);
fmt.Println(inum); // This prints out 100000000
为什么99999999改为100000000?我认为我没有超越float32和int32的限制,所以不知道为什么会发生这种情况。
我有一个包含5个标注的数据集 def get_label(file_path):
# convert the path to a list of path components
parts = tf.strings.split(file_path, os.path.sep)
class_names = ['daisy' 'dandelion' 'roses' 'sunflowers' 'tulips']
# The second to last is the class-directory
o