我正在尝试一个TF模型,其中输入是字符串张量作为输入,我的模型包含一个用于文本处理的TextVectorization层,该层在TF2.2中可用。 W&B回调训练失败,错误如下 TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe'' 调试时,我发现问题是在计算
如果我定义
import numba as nb
import numpy as np
@nb.vectorize
def nb_vec(x):
if x>0:
x=x+100
return x
然后
x=np.random.random(1000000)
nb_vec(x)
无问题地跑
但是如果我添加目标选项
@nb.vectorize(target='parallel')
def nb_vec(x):
if x>0:
x=x+100
return x
然后
x=np.random.random(10
我正在创建一个回调加法函数,操作需要使用100 of的setTimeout延迟。我有一个add函数,我不知道如何将它“导入”到addCallback中
// Validating that the input is numbers
function numbersValidation(number1, number2) {
if (!Number.isFinite(number1) || !Number.isFinite(number2)) {
throw new TypeError('Only numbers are allowed');
}
}
// Add
下午好,
当我尝试转换这个函数时,我面临一个问题:
from typing import Optional
import numpy as np
from numba import njit
from numba.typed import List
@njit
def check_something(list_arrays: List[Optional[np.ndarray]], mask_array: np.ndarray):
for array in list_arrays:
if (
array is not None and
(
我正在使用keras对模型进行拟合,并将回调列表传递给模型fit_generator,但遇到了下面的error.Please帮助。
AttributeError:“函数”对象没有属性“set_model”
代码片段:
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
import numpy as np
from keras import optimizers
from keras.callbacks import *
def lr_schedule(epoch):
lrate
给定一个NaN数组,我希望确定哪些行包含numpy值和对象。例如,一行将同时包含浮点值和列表。
对于输入数组arr,我尝试执行arr[~np.isnan(arr).any(axis=1)],但随后得到错误消息
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could
not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
我想要检查输入中的数据,或者检查某一层的输出。为此,我做以下工作:
import tensorflow.keras.backend as K
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = [[i, i * 3 + 1] for i in range(100)]
y = [2 * i + 1 for i in range(100)]
x = np.array(x)
y = np.array(y)
print_weights = tf.keras.callbacks.LambdaCallback(
on_batch_end=lambda
我使用以下函数使用Tensorflow进行回归
import tensorflow as tf
def ff(*args, **kwargs):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=[inp_train.shape[-1],]))
for i in range(n_layer):
model.add(tf.keras.layers.Dense(n_unit, activation=act))
model.add(tf.keras.layers.D
当我试图用matplotlib保存我的ndarray,用plt.axis(‘off’)保存我的ndarray时,我得到了以下错误:
File "classifier/classifier_tester.py", line 25, in remove_outliers
plt.axes('off')
File "/usr/lib64/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 923, in axes
return gcf().add_axes(rect, **kw
我有一个图像数据集(脑电图频谱图),如下所示
图像尺寸为669X1026。我使用下面的代码对光谱图进行二进制分类。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K
# dimen
我在Keras中实现一个自定义的丢失函数,我需要执行矩阵乘法,然后得到结果矩阵的跟踪。我可以选择两种方法之一,这两种方法都会在Keras给我带来麻烦:
选项1:迭代两个矩阵的行(和列)。它们具有相同的形状,并将对应行和列的点乘积之和:
# Define custom loss
def custom_loss(y_true,y_pred):
batch_size = y_true.shape[0]
X = K.log( K.dot(y_true, K.transpose(y_pred) ) )
y = 0
for i in range(0,int(batch_si