我有一个LSTM预测tensorflow中的时间序列值。该模型使用MSE作为损失函数。但是,我希望能够创建一个自定义损失函数,其中一个误差值乘以2(因此产生更高的误差值)。
在我的大小为10的批处理中,我希望第一个输入的第三个值乘以2,但因为这是时间序列,所以这对应于第二个输入中的第二个值和第三个输入中的第一个值。
我得到的错误是: ValueError:没有为任何变量提供渐变,请检查图中不支持渐变的操作
如何制作渐变?
def loss_function(y_true, y_pred, peak_value=3, weight=2):
# peak value is where the mu
我运行以下代码:
from sys import argv
script, first, second, third = argv
print "The script is called:", script
print "Your first variable is:", first
print "Your second variable is:", second
print "Your third variable is:", third
但是当我运行它的时候,我得到了这个错误:
ValueError: need more
嘿,我正在转换老版本的张量流,考虑一个简单的线性回归模型 import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dtype = "float32"
# define my model here
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(2,name='l1'),
ker
我使用tensorflow实现手写数字识别。我希望softmax_cross_entropy_with_logits中的logits首先由占位符表示,然后在计算时通过计算值传递给占位符,但tensorflow将报告错误ValueError:没有为任何变量提供渐变,请检查您的图形中不支持渐变的操作。我知道直接将logits更改为输出是可以的,但如果我必须使用logits,则结果首先是一个占位符。我该怎么解决呢?
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = in
我想使用python3来构建零膨胀泊松模型。我在statsmodel库中找到了函数statsmodels.discrete.count_model.ZeroInflatePoisson。
我只是想知道怎么用。看来我应该这么做:
ZIFP(Y_train,X_train).fit()。
但当我想用X_test做预测的时候。
它告诉我X_test的长度不适合X_train。或者还有另一个适合这种型号的包?下面是我使用的代码:
X1 = [random.randint(0,1) for i in range(200)]
X2 = [random.randint(1,2) for i in range
我正在尝试使用TensorFlow的@tf.custom_gradient功能为具有多个输入的函数指定自定义渐变。我可以只为一个输入设置工作,但不能为两个或更多输入设置。 我的代码基于TensorFlow's custom_gradient documentation,它对于一个输入来说工作得很好,如下例所示: import tensorflow as tf
import os
# Suppress Tensorflow startup info
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
# Custom gra
return pd.Period(today().year, 'Y') year ()是一个datetime对象,它表示一个年份周期。但是,当我想以类似的方式表示一个月时,它会失败: return pd.Period(today().month, 'M') 这会给出一个错误: ValueError, Given date string not likely a datetime . 为什么会这样呢?
可能重复:
这可能是重复的问题..。对不起..。
让我们看看下面的示例:
class ClassA(object):
pass
class ClassB(object):
pass
def foo(a, b):
if not isinstance(a, ClassA):
raise ValueError("1st agrument should be instance of ClassA")
if not isinstance(b, ClassB):
raise ValueError("
我是一个纯粹的python初学者,我想/必须编写一个web抓取脚本来从天气预报网页中提取数据来绘制它。
我做了一个raw_input,这样人们就可以选择他们想要查看天气细节的城市,这是与情节相关的:
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
path = "data\\"
names = os.listdir(path)
namelist=[]
for element in names:
element = element[:-4]
namelist.app