我正在尝试实现一个基于Tanh激活的自定义激活函数(pentanh)。但是,当我将这个函数添加到我的模型中时,它会引发一个ValueError。 自定义激活函数: import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Layer
class Pentanh(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(Pentanh, self).__init__(**kwargs)
self.supports_masking =
我试图扩大我的编程技能,并认为我将尝试机器学习。所以这是为了学习,而不是为了任何严肃的事情。尽管如此,我正在从sqlite数据库中检索一些信息,然后尝试通过RandomForestClassifier运行它,但我得到了一个错误。
check_classification_targets ValueError中的第172行(“未知标签类型:%r”% y_type) ValueError:未知标签类型:‘连续’
我的代码如下:
series= cur.fetchall()
y = [x[1] for x in series]
x = [x[2] for x in series]
y = a
环境是Python 3.7.6,下面是我的导入:
import os, sys
import tensorflow as tf # v2.2.0
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sys import platform
import time
import random
import pickle
from tensorflow.keras.layers import ReLU
我试图克隆一个tf.keras.Model但没有成功,因为
我想用lstm在keras中实现一个卷积递归神经网络。我只是一个机器学习的初学者,所以我很难理解所有的东西。这是我的代码:
def initialize_model():
'Function to initialize the Convolutional Neural Network'
seed=123
# define CNN model
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(input_shape=(None,1,2048,1),kernel_size=(256,1
当我把我的ndarray变成一个参差不齐的张量时,无缘无故地增加了尺寸,导致错误:ValueError: Input 0 of layer sequential_8 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: [None, None, None, None] 运行此代码后,观察会发生什么: print(XTrain.shape)
x_train = tf.ragged.constant(XTrain)
print(x_train.shape)
print(XTrain
我正在用Keras做一个安。我的df的形状是(1200000,18)。我的目标是根据17个自变量(X‘s)来预测我的因变量(Y)。我有两个问题,我补充如下。这是我的代码:
创建ANN
问题1:我的培训集y_pred_train的所有值如何都是相同的值?此外,预测应该显示一个二进制结果,意思是0或1,这意味着预测是正确的还是错误的。我为什么得到0.41542563?
Data Preprocessing
# Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import tr
我有一个像这样的Python Dataframe
Index Name Dateofbirth
0 A. 12JAN1980:00:00:00.000000
1 B. 17JUN1954:00:00:00.000000
...
1250000 X. 09DEC1957:00:00:00.0000
问题是,在原始数据csv文件中,我的日期存储在这种格式的%d%m%Y:00:00:00.000000中。
因此,当我将这个csv文件读入Python并使用以下代码将生日列转换为日期时,就会出现问题
df['Dateofbirth'] =pd.to_
我试着按照代码运行。顺便说一句,我对蟒蛇和滑雪都很陌生。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# data import and preparation
trainData = pd.read_csv('train.csv')
train = trainData.values
testData = pd.read_csv('test.csv')
test = testData.values
X = np.c_[tr