我正在试着做一个视频分类。但是当我使用softmax和categorical_crossentropy时,我得到了错误的ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 101) are incompatible。
我看到了另一个解决方案来解决这个问题,我把softmax改成了sigmoid,把分类改成了二进制交叉熵。现在我得到了这个错误。
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 101) vs (None, 2))
我是计算机视觉和深度学习的新手,所以我不能马上发现错误。有没有
我的API在使用Zappa的AWS lambda上工作得很好。但我需要spacy才能让我的代码运行。当我安装spacy==2.0.13并更新zappa dev时,api停止工作。它给出502错误。关于这一点,请帮助我。我已经将内存大小增加到3008。
返回的响应body如下:
{'message': 'An uncaught exception happened while servicing this request. You can investigate this with the zappa tail command.', 'traceback&
凯拉斯对我来说很陌生。我正在尝试将一些程序付诸行动。
数据形状如下:
Train shape X: (249951, 5, 52) y (249951,)
Test shape X: (263343, 5, 52) y (263343,) # Do not confuse with the distribution, it is juts toy example
我的日期包含十二标签。美国有线电视新闻网的结构如下:
def get_compiled_model():
# Make a simple 2-layer densely-connected neural netw
我知道在grequests上有很多帖子,比如,它描述了grequests的基本用法,以及如何通过grequests.get()发送钩子。我从那个链接上找到了这段代码。
import grequests
urls = [
'http://python-requests.org',
'http://httpbin.org',
'http://python-guide.org',
'http://kennethreitz.com'
]
# A simple task to do to each res