我注意到在Stack-overflow中很少有类似于这个问题的问题,但没有一个有答案。
我有一个简单的Keras模型:
def create_model(x_train, y_train, x_val, y_val):
# building the model
# compile
# fit
# return the score using model.predict
我应用交叉验证(Kfold分层),如下所示:
skf = StratifiedKFold(y, n_folds=5, shuffle=True, random_state=0)
s
我从cross_val_score那里得到了nan分数。我可以知道如何处理它吗..挣扎了一天。
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import hyperopt
from hyperopt import tpe
from hyperopt import STATUS_OK
from hyperopt import Trials
from hyperopt import hp
from hyperopt im
我正在使用Hyperopt对神经网络进行超参数优化。在这样做的同时,经过一些迭代,我得到了一个MemoryError异常
到目前为止,我尝试在所有变量被使用后清除它们(给它们分配一个或空的列表,有更好的方法吗?)和打印所有的局部变量(),dirs()和globals()的大小,但这些计数永远不会增加,大小是相当小的。
结构如下:
def create_model(params):
## load data from temp files
## pre-process data accordingly
## Train NN with crossvalidation cl
>>> 'string with no string formatting markers' % ['string']
'string with no string formatting markers'
>>> 'string with no string formatting markers' % ('string',)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in
我有以下代码
import nltk, os, json, csv, string, cPickle
from scipy.stats import scoreatpercentile
lmtzr = nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer()
def sanitize(wordList):
answer = [word.translate(None, string.punctuation) for word in wordList]
answer = [lmtzr.lemmatize(word.lower()) for word in answer]
每次我尝试在Google Collab中安装HyperOpt-Sklearn库时,都会出现以下错误: fatal: destination path 'hyperopt-sklearn' already exists and is not an empty directory.
/bin/bash: line 0: cd: hyperopt: No such file or directory
ERROR: File "setup.py" not found. Directory cannot be installed in editable mode: /c
我正在使用hyperas模块调优我的Keras模型并返回错误: UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe8 in position 4785: ordinal not in range(128) 调用位置出现错误,trials的语法 if __name__ == '__main__':
best_run, best_model = optim.minimize(model=create_model,
我遇到了一个奇怪的问题,无论我使用什么编码,都会返回相同的错误。代码运行良好,没有Python2.7.8中的编码部分,但它在2.7.6中中断,这是我在所有开发中使用的版本。
import MIDI_PY2 as md
import glob
import ast
import os
dir = '/Users/user/Desktop/sample midis/'
os.chdir(dir)
file_list = []
for file in glob.glob('*.mid'):
file_list.append((dir + file))
di
我试图使用贝叶斯优化(Hyperopt)来获得支持向量机算法的最优参数。但是,我发现最优参数随每次运行而变化。
下面是一个简单的可复制的案例。你能给这个放点光吗?
import numpy as np
from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import Gr
在结合使用JPA NamedQuery和AttributeConverter时,我遇到了一点问题。
基本上,我得到了一个具有XYZ类型的字段xyz的实体,它是使用AttributeConverter<XYZ, String>转换的,所以值作为VARCHAR值存储在数据库中。这很好用。但我不太确定如何使用NamedQuery查询Entity.xyz:
@NamedQuery(name="Entity.testQuery", query="SELECT e FROM Entity e WHERE e.xyz=:xyz
如果我以这种方式尝试,Hibernate在启
前体:
MySQL Table created via:
CREATE TABLE table(Id INT PRIMARY KEY NOT NULL, Param1 VARCHAR(50))
功能:
.execute("INSERT INTO table VALUES(%d,%s)", (int(id), string)
输出:
TypeError: %d format: a number is required, not a str
我不知道这里发生了什么,也不知道为什么我不能执行命令。这是在Python中使用MySQLdb。.execute在游标对象上执行。
编辑:
问题
我必须检查完成的tic tac toe游戏,我必须确保用户输入的每一行都有3个符号。我在做这件事时遇到了麻烦:
for i in ttt:
if i < len(3):
print("invalid board - too few symbols")
elif i > len(3):
print("invalid board - too many symbols")
else:
con