ValueError: Shape ()和(150，5)不兼容Tenosrflow_ValueError:输入0与层模型不兼容:应为shape=(None，x)，找到shape=(x)_ValueError:形状%1和%2不兼容 - 腾讯云开发者社区

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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

善用5个优雅的 Python NumPy 函数

在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。

解决keras使用cov1D函数的输入问题

1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4

数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

Ant Design 4.0 发布，来看看如何升级？

Ant Design 4.0 正式版于 2 月 28 日提前发布，本文将帮助你从 antd 3.x 版本升级到 antd 4.x 版本。

tf.constant_initializer

一个类，初始化器，它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。

《python深度学习》卷积神经网络的可视化

（1） plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[0])))原始代码是这一句，用在我的图像会报错，修改成 plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display_grid.shape[1])))就不报错了

Python - pickle 文件不同 python 环境的转换

在读取一个 pickle 文件时, 由于刚开始未知其是有 python2 还是 python3 的 pickle 库保存的, 在 python2 环境读取时, 导致出现错误:

数据运算最优雅的5个的Numpy函数

原文链接：https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4

Numpy的广播功能

数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码

tensorflow学习笔记（二十四）：Bucketing

tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想.

tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

TDesign 更新周报（2022年3月第2周）

详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.37.0

js实现：仿京东搜索栏随滑动透明度渐变

注意：不兼容IE8及以下，IE11和360的IE兼容模式测试通过====IE8不支持opacity

table-cell实现宽度自适应布局

利用table-cell可以实现宽度自适应布局。 table-cell有一些比较好用的属性，比如垂直居中，自适应高度宽度等，为元素设置table-cell布局之后，元素的margin失效，padding有效，而且一旦元素设置了float或者absolute，则table-cell也会失效。 table-cell不兼容IE6,7.但是可以通过触发hasLayout来实现近似的效果。以下可以实现宽度自适应布局：

<img src="../../im

pytorch: 如何优雅的将 int list 转成 one-hot形式

本文介绍了如何利用 PyTorch 将 int list 转换成 one-hot 形式。首先介绍了 one-hot 的概念和作用，然后介绍了如何利用 PyTorch 实现 one-hot 转换。文章还提到了一个例子，将一个二维的 int list 转换成 one-hot，并输出转换后的结果。此外，文章还提供了参考资料链接，方便读者深入了解 one-hot 的原理和实现方法。

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【实验楼-Python 科学计算】Numpy - 多维数组（下）

矢量化是用 Python/Numpy 编写高效数值计算代码的关键，这意味着在程序中尽量选择使用矩阵或者向量进行运算，比如矩阵乘法等。

节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！

解决ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Exp

在进行Python开发时，经常会使用到NumPy库来处理数组和矩阵等数值计算任务。然而，有时候我们在使用NumPy库的过程中会遇到一些异常情况，其中一种常见的异常是"ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject"。这个错误通常是因为NumPy库的二进制文件与当前安装的Python环境不兼容所导致的。在这篇文章中，我将向大家介绍一种解决这个问题的方法。

一看就懂的Tensorflow实战（最近邻）

k近邻模型的核心就是使用一种距离度量，获得距离目标点最近的k个点，根据分类决策规则，决定目标点的分类。[2]

关于Theano和Tensorflow多GPU使用问题

我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。

python 分水岭算法的实现

“”“ watershed.py-分水岭算法该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。一些想法取自Soille，“使用数学形态从数字高程模型自动进行盆地划定”，信号处理20（1990）171-182。该论文最重要的见解是，进入队列的时间解决了两个问题：应将像素分配给具有最大梯度的邻居，或者，如果没有梯度，则应将高原上的像素分配在相对侧的标记之间。最初是CellProfiler的一部分，代码已获得GPL和BSD许可。网址：http：//www.cellprofiler.org 版权所有（c）2003-2009麻省理工学院版权所有（c）2009-2011 Broad Institute 版权所有。原作者：Lee Kamentsky

OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析

tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear在tensorflow1.0版本之后找不到（附tensorflow1.0　API新变化）

本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn，使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2，使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d，以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外，还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括 tf.VariableScope 的替换，tf.control_dependencies 的使用，以及 tf.Print 的使用。

Python中的函数式编程与设计模式结合：提高代码可维护性与可扩展性的探索

函数式编程和设计模式是两个在软件开发中非常重要的概念。函数式编程强调将计算视为数学函数的求值，并且避免改变状态和可变数据。而设计模式是解决软件设计中常见问题的经过验证的解决方案。Python作为一种多范式编程语言，既支持面向对象编程，也支持函数式编程。本文将探讨如何在Python中将函数式编程与常见的设计模式结合起来，以提高代码的可维护性和可扩展性。

tf.TensorShape

Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py.

Java读取pkl文件_theano csv到pkl文件

my_data = genfromtxt(csvFile, delimiter=’,’, skip_header=1)

NumPy之:理解广播

广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。

NumPy之:理解广播

10个常见的 Java 错误及避免方法之第一集（后续持续发布）

当Java软件代码通过编译器运行时，会创建编译器错误消息。谨记编译器可能会针对一个错误抛出许多错误消息。所以得修复第一个错误并重新编译。这样做可以解决很多问题。

EyeLoop基于Python的眼动仪（超棒）

EyeLoop由两个功能模块组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如：

居中“魔法”总结

作为一个前端程序员，各种居中的需求会经常遇到，比如说文本居中，水平居中，垂直居中，浮动元素居中等等。掌握一些居中的常用方法也是作为前端攻城师必不可少的技能。因此总结了几种关于居中的实现方法，可能不是

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TensorFlow发布面向JavaScript开发者的机器学习框架TensorFlow.js

机器之心报道参与：机器之心编辑部当时时间 3 月 30 日，谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕，来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上，该框架正式升级到了 1.0 版本，逐渐成为最流行的深度学习框架。今年，TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。在大会上午的 Keynote 中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso

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一看就懂的Tensorflow实战（随机森林）

随机森林是一种集成学习方法。训练时每个树分类器从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练。预测时将要分类的样本带入一个个树分类器，然后以少数服从多数的原则，表决出这个样本的最终分类类型。[4]

Pytorch上下采样函数–interpolate用法

最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成

Python教程(19)——python异常处理

在计算机编程中，异常（Exception）是指在程序执行过程中发生的错误或异常情况。当出现异常时，程序无法正常继续执行，因此需要采取一些特殊的措施来处理异常，以防止程序崩溃或产生意外结果。

【移动端网页布局】flex 弹性布局 ① ( 传统布局与 flex 弹性布局 | flex 弹性布局简单使用 | flex 弹性布局下直接为行内元素设置宽高 | flex 弹性布局设置权重 )

在下面的代码中 , 父容器设置了 flex 弹性布局显示样式 , 可以直接为该

父容器布局中的行内元素设置宽高属性 ;

Adapter模式

生活中有很多Adapter的例子。比方说，你买了一款舒适、手感极佳的键盘，它是P/S接口的，然而你的新式电脑已经淘汰了P/S接口，只提供USB接口。此时，为了能够使用这款键盘，就需要一个转接头，它的一头是P/S接口的，用来连接键盘；另一头是USB的，用来连接电脑。类似这样的转接头就充当一个Adapter的作用。类似的例子还有电源的三相/两相转接头等等。

Numpy 数学函数及逻辑函数

函数描述用法abs fabs计算整型/浮点/复数的绝对值对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs()sqrt计算元素的平方根。等价于array ** 0.5np.sqrt()square计算元素的平方。等价于 array **2np.squart()exp计算以自然常数e为底的幂次方np.exp()log log10 log2 log1p自然对数(e) 基于10的对数基于2的对数基于log(1+x)的对数np.log() np.log10() np.log2() np.log1p()sign计算元素的符号：1：正数 0：0 -1：负数np.sign()ceil计算大于或等于元素的最小整数np.ceil()floor计算小于或等于元素的最大整数np.floor()rint对浮点数取整到最近的整数，但不改变浮点数类型np.rint()modf分别返回浮点数的整数和小数部分的数组np.modf()isnan返回布尔数组标识哪些元素是 NaN （不是一个数）np.isnan()isfinite isinf返回布尔数组标识哪些元素是有限的（non-inf, non-NaN）或无限的np.isfiniter() np.isinf()cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数 logical_and/or/not/xor逻辑与/或/非/异或等价于 ‘&’ ‘|’ ‘!’ ‘^’测试见下方

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