tensorflow hub 打开tensorflow官网，找到tensorflow-hub点进去，我们就能看到各种预训练好的模型了，找到一个预训练好的模型(如下图)，下载下来，如介绍所说，这是个12层，...# 右边塔的文本 text_target = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) tokenize = hub.KerasLayer...tokenized_inputs_target = [tokenize(text_target)] seq_length = 512 # 这里指定你序列文本的最大长度 bert_pack_inputs = hub.KerasLayer...encoder_inputs_target = bert_pack_inputs(tokenized_inputs_target) # 加载预训练参数 bert_model = hub.KerasLayer
在这里，可以看到 bert_layer 可以像其他任何Keras层一样在更复杂的模型中使用。 该模型的目标是使用预训练的BERT生成嵌入向量。...因此，仅需要BERT层所需的输入，并且模型仅将BERT层作为隐藏层。当然，在BERT层内部，有一个更复杂的体系结构。 该hub.KerasLayer函数将预训练的模型导入为Keras层。...max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer...input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=[pooled_output, sequence_output]) BERT在Keras中的嵌入模型 预处理 BERT层需要
论文 https://arxiv.org/abs/1912.11370 您可以在 TFHub 中找到在 ImageNet 和 ImageNet-21k 上预训练的 BiT 模型，并像使用 Keras 层一样...这些模型有各种规模，包括标准的 ResNet50 和 ResNet152x4（152 层深，比典型的 ResNet50 宽 4 倍），后者适合计算和内存预算大、对准确率要求更高的用户。...加载过程非常简单： import tensorflow_hub as hub # Load model from TFHub into KerasLayer model_url = "https://tfhub.dev.../google/bit/m-r50x1/1" module = hub.KerasLayer(model_url) SavedModel https://tensorflow.google.cn/hub...要创建新模型，我们需要： 截断 BiT 模型的原始头部，从而获得“pre-logits”（最后一层）输出。 如果我们使用“特征提取”模型，则不必采取这些操作，因为这些模型的头部已经被截断。
',k) 执行结果： 未知错误 [Errno 2] No such file or directory: 'abc.txt' try: a = 123 print (a) except...',k) else: print ('一切正常') finally: print ('不管有没有错误，都执行该代码') 执行结果： 123 一切正常 不管有没有错误，都执行该代码 ValueError...错误： s1 = 'hello' try: int(s1) except ValueError as e: print (e) 执行结果： invalid literal for int...代码不能编译(语法错误） TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量， 导致你以为正在访问它 ValueError...UnicodeDecodeError UnicodeEncodeError UnicodeError UnicodeTranslateError UnicodeWarning UserWarning ValueError
双分支和共享权重：该架构由两个相同的分支组成，每个分支都包含一个具有共享权重的嵌入层。这些双分支同时处理两个输入，无论是相似的还是不相似的。...tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3" base_model = tf.keras.Sequential([ hub.KerasLayer...base_model_url) # Create a Keras layer from the loaded embedding model shared_embedding_layer = hub.KerasLayer...keras.Input(shape=[], dtype=tf.string) # Pass the input through the embedding layer embedding = hub.KerasLayer
pass except(错误类型2,错误类型3): #针对错误类型2 和3 对应的代码处理 pass except Exception as result: print("未知错误...result = 8 / num print(result) except ZeroDivisionError: print("数学错误") except ValueError...: print("请输入数字") 捕获未知错误： except Exception as result: print("未知错误 %s" %result) 可以把未知错误输出到控制台...# 输入不是整数就报错，输入0也是报错，这里我们需要捕获异常 赋值错误的第一个单词作为关键字进行处理 result = 8 / num print(result) except ValueError...# 输入不是整数就报错，输入0也是报错，这里我们需要捕获异常 赋值错误的第一个单词作为关键字进行处理 result = 8 / num print(result) except ValueError
它们的大小不同，具体取决于深度乘数（隐藏的卷积层中的要素数量）和输入图像的大小。...应该冻结要素提取器层中的变量，以便训练仅修改新的分类层。通常，与处理特征提取器的原始数据集相比，使用非常小的数据集时，这是一个好习惯。...附上分类头 现在，可以将特征提取器层包装在tf.keras.Sequential模型中，并在顶部添加新层。...':hub.KerasLayer}) 注意custom_objects词典中的“ KerasLayer”对象。...可以加载包装为keras层的MobileNet功能提取器，并在其顶部附加自己的完全连接的层。可以冻结预训练的模型，并且在训练过程中仅更新分类图层的权重。
passexcept (错误类型2, 错误类型3): # 针对错误类型2和3，做出对应的代码处理 passexcept Exception as result: print("未知错误...提示用户输入一个整数 num = int(input("输入一个整数")) # 2.使用8除以用户输入的帧数并输出 result = 8 / num print(result)except ValueError...，可以任意修改,，通过这个result就可以访问到被捕获的未知异常代码体验：注释掉除0错误，输入0看看是什么提示信息try: # 1.提示用户输入一个整数 num = int(input("...输入一个整数")) # 2.使用8除以用户输入的帧数并输出 result = 8 / num print(result)except ValueError: print("请输入正确的整数...提示用户输入一个整数 num = int(input("输入一个整数")) # 2.使用8除以用户输入的帧数并输出 result = 8 / num print(result)except ValueError
如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...异常:ValueError: If num is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [
= a / b print("您输入的两个数相除的结果是：", c ) except IndexError: print("索引错误：运行程序时输入的参数个数不够") except ValueError...print("数值错误：程序只能接收整数参数") except ArithmeticError: print("算术错误") except Exception: print("未知异常...这段代码针对 IndexError、 ValueError、 ArithmeticError类型的异常，提供了专门的异常处理逻辑。..., ArithmeticError): print("程序发生了数组越界、数字格式异常、算术异常之一") except: print("未知异常") 在这段程序中使用了 (IndexError..., ValueError, ArithmeticError)来指定所捕获的异常类型，这就表明该 except块可以同时捕获这3种类型的异常。
Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d）...编译器进程被关闭 TypeError 不同类型间的无效操作 UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeError Unicode相关的错误（ValueError...UnicodeDecodeError Unicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateError Unicode转换时的错误（UnicodeError的子类） ValueError...- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError
stdin>", line 1, in IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'xpleaf'AttributeError尝试访问未知的对象属性...could not open file: [Errno 2] No such file or directory: 'xpleaf' 忽略代码，继续执行，向上移交： 指的是，如果该层代码（比如一个函数内...）有相关的异常处理器（即except语句），就会跳到该异常处理器中进行处理，后面的代码会被忽略（后面的其它except语句）；如果在该层没有找到对应的异常处理器，该异常会被向上移交，比如移交到调用该函数的上层代码...__name__ 'ValueError' >>> e ValueError('could not convert string to float: foo',) 我们可以得出下面的结论..., in ValueError raise exclass() >>> raise ValueError() Traceback (most recent call last):
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...dispatchkey File “/usr/lib/python2.7/pickle.py”, line 886, in load_proto raise ValueError..., “unsupported pickle protocol: %d” % proto ValueError: unsupported pickle protocol: 3 其原因是, 该test.pickle
ValueError：传入无效的参数。...except Exception as e: print(f"未知错误：{e}") 输出： 错误：索引超出范围！...示例7：使用raise引发异常 def set_age(age): if age < 0: raise ValueError("年龄不能为负数！")...print(f"设置的年龄是：{age}") try: set_age(-5) except ValueError as e: print(e) 输出： 年龄不能为负数！...except Exception as e: print(f"未知错误：{e}") else: print(f"结果是：{result}") 示例交互： 请输入一个整数：a 错误：输入的不是整数
input('请输入一个整数:')) result = 8 /num print(result) #except ZeroDivisionError: #print('0不能做除数') except ValueError...: print('输入的值不是合法的整数') except Exception as r: print('未知错误 %s' %(r)) #没有预先判断到的错误怎么办?...#ZeroDivisionError finally: 无论是否有异常，都会执行的代码 print('%%%%%%%%%%%%%%%') #ValueError 3.异常的传递 def demo1...return demo1() #函数的错误：一级一级的去找，最终会将异常传递到主函数里去的 #try: #print(demo2()) #except Exception as r: #print('未知错误
- 12 # just for example a_CustomLayer <- R6::R6Class( "CustomLayer" , inherit = KerasLayer...list(name = 'a_normalize_layer')) } v_CustomLayer <- R6::R6Class( "CustomLayer" , inherit = KerasLayer...使用循环层可以解决这个问题。使用新的架构来运行新的训练集： ? 请注意，我们稍微改进了描述。与旧NN的区别是第一个隐藏层是LSTM。...LSTM递归层允许时间序列信息向前传播来捕获隐藏在过去滞后中的额外信号。时间序列是一个多维张量，其大小与状态表示的大小相同。
ImportError:无法引入包或模块 IndexError:下标索引超界 NameError:使用还未赋值的变量 SyntaxError:代码逻辑出错，不能执行 TypeError:传入的对象类型与要求不符 ValueError...:传入一个不被期望的值，即使类型正确 KeyError:试图访问字典里不存在的键 IOError:输入输出异常 ZeroDivisionError:除零 AttributeError:尝试访问未知的对象属性...except ValueError: print('Input a num!') 输出结果: ?...num2=input('Please input a num2: ') try: print(float(num1)/float(num2)) except (ZeroDivisionError,ValueError...(6)抛出异常 raise需要指定一个参数,必须是一个异常的实例或者是异常的类 a=1 raise ValueError('Error!') 输出结果: ?
Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl...编译器进程被关闭 TypeError 不同类型间的无效操作 UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeError Unicode相关的错误（ValueError...UnicodeDecodeError Unicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateError Unicode转换时的错误（UnicodeError的子类） ValueError
id=1415 Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError ...TypeError 不同类型间的无效操作 UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeError Unicode相关的错误（ValueError...UnicodeDecodeError Unicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateError Unicode转换时的错误（UnicodeError的子类） ValueError...- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError
)except TypeError: print("发生TypeError异常，执行这块代码") raise # 并抛出这个异常except: print("发生未知异常...===如果我们不知道预期异常的是什么，我们可以使用match和raise进行自定义异常，如下：import pytest def exc(x): if x == 0: raise ValueError...("value not 0 or None") return 2 / x def test_raises(): with pytest.raises(ValueError, match="value..., match=r"value not \d+$"):raise ValueError("value not 0")使用assert语句进行断言assert是Python中用于检查条件是否满足的关键字。...例如：import pytestdef test_exception(): with pytest.raises(ValueError): raise ValueError结合使用异常处理和断言进行测试在实际的测试中
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