环境: google,python
目标: python预测我自己的图片
发行:AttributeError: 'PngImageFile' object has no attribute 'reshape'
更新尝试过的代码,并输出
import keras
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL
from PIL import Image
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) =
我想询问有关将数据帧(或tibble)转换为tsibble的最有效方法的建议。 数据帧在第一列中有日期,所有其他列都用在相应日期给出的值表示不同的时间序列。我想高效地创建一个tsibble,其中key =每个时间序列的名称,index =每个日期。 因此,输出将是一个tsibble,如下所示: Key Index Value
TimeSeriesOne FirstDate Value TimeSeriesOne on first date
TimeSeriesOne SecondDate
我需要创建一个面板线图,其中每个面板内有多条线,每个面板使用相同的x和相同的y轴。我的数据集看起来如下:
阿拉斯加4 20 A
阿拉斯加6 40 A
阿拉斯加8 80 A
阿拉斯加12 100 A
佛蒙特州4 10 A
佛蒙特州6 30 A
佛蒙特州8 50 A
佛蒙特州12 60 A
犹他州4 10 A
犹他州6 20 A
犹他州8 25 A
犹他州12 45 A
阿拉斯加4 10 B
阿拉斯加6 20 B
阿拉斯加8 50 B
阿拉斯加12 80 B
佛蒙特州4 30 B
佛蒙特州6 50 B
佛蒙特州8 60 B
佛蒙特州12 70 B
犹他州4 25 B
犹他州6 45 B
犹他州8
我试图从二维张量的索引行创建一个三维张量。例如,假设我有:
A = tensor(shape=[200, 256]) # 2-D Tensor.
Aidx = tensor(shape=[1000, 10]) # 2-D Tensor holding row indices of A for each of 1000 batches.
我想要创建:
B = tensor(shape=[1000, 10, 256]) # 3-D Tensor with each batch being of dims (10, 256) selected from A.
现在,我正在以内存效率低下的方式执行此操
你好
我用TensorFlow和Julia创建了一个代码来创建一个神经网络。
我有一个问题:我的网络工作的批处理大小为1,但不能工作时,批大小较大.
这是我的代码:
你可以在1和10之间改变batch_size甲虫
ENV["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # It is to use the gpu
using TensorFlow
using Distributions
sess = Session(Graph())
batch_size = 10 # For this example, 0 < batch_size &
我想知道是否有一种简单的方法来重组我的一些数据。我现在有一个数据框,看起来像这样...
Year Cat Number
2001 A 15
2001 B 2
2002 A 4
2002 B 12
但我最终想要的是它的形状...
Year Cat Number Cat Number
2001 A 15 B 2
2002 A 4 B 12
有没有简单的方法可以做到这一点?
提前感谢
:)
我有一个三维numpy数组a和维数(6,m,n).我还有一个6维的布尔数字数组b,它的维数(20,20,20,20,20,20)有效地充当了一个掩码。
我想使用第一个数组中每个位置的6个值( (m,n) )来检索第二个数组中的相应值。实际上,我将将3D int数组压缩为2D布尔数组。我认为解决方案是使用np.where,但我认为它不能处理使用值作为索引的问题。
这方面的天真实现如下所示:
for i in range(m):
for j in range(n):
new_arr[i,j]=b[tuple(a[:,i,j])]
有没有任何方法可以不使用循环来实现这一点?