我正在尝试在Dask中实现自适应扩展。但是在循环中得到以下错误。
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'adaptive_target'
跟踪
tornado.application - ERROR - Exception in callback functools.partial(<bound method IOLoop._discard_future_result of <tornado.platform.asyncio.AsyncIOMainLoop object at 0x10
我试图在tensorflow 2中构造一个自定义的损失函数:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class YOLOv2Loss(keras.losses.Loss):
def __init__(self,anchor_boxes):
...
但是,如果我随后编译并拟合了一个使用此损失函数的模型
anchor_boxes = ... # load anchor boxes from file
model = ... # build model here
train_batches = # extr
在Python中,我可以定义:
class Person(object):
name = "Easwar"
age = 35
sex = "male"
class Occupation:
name = "my_job"
然后我就可以访问它了
>> p = Person()
>> p.Occupation.name
>> # prints "my_job"
然而,在Django中,如果我有一个定义了类Meta的模型,我就不能这样做
>>> m
在训练单词向量时,我在两次训练之间遇到了以下运行时问题。 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:12: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
if sys.path[0] == '':
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:12: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
if
我知道Django 2.2的ForeignHey需要"on_delete“参数,并在我的模型中定义了它。然而,我得到了错误"TypeError:init()缺少一个必需的位置参数:'on_delete‘“--请告诉我这个错误的解决方法
我使用Python3.7和Django 2.2,我的模型是
from django.db import models
from treebeard.mp_tree import MP_Node
from django_model_to_dict.mixins import ToDictMixin
class Project(ToDict
我对蟒蛇很陌生。我听说,对于python,所有东西都是一个对象,即使是类或函数。
据我所知,类对象是在程序启动时创建的。因此,我想知道是否有一些函数用于初始化类变量或执行某些操作。
init函数不能这样做,因为它的参数是self,这是类的一个实例。我想访问这个类本身。
class Example():
def __init__(self):
# I know that this function is called when an instance of this class is created
pass
def __something__(cls):
对于给定的类,重写方法(即,为其分配另一个函数)还是从该类派生并在新类中覆盖它,是否更好/更符合Python Zen。
所以这个:
from foo import Bar
def mybaz(self):
pass
Bar.baz = mybaz
或者:
from foo import bar
class Mybar(Bar):
def baz(self):
pass
如果有什么不同,请参考Python3
跟进:魔术方法的答案不同吗?
我在django项目中工作,从1.5版本迁移到1.8版本,我遇到了一些问题,这就是其中之一。当我执行时,返回manage.py:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/django/contrib/admin/models.py:28: RemovedInDjango19Warning: Model class django.contrib.admin.models.LogEntry doesn't declare an explicit app_label and either isn't in an application in IN
我正在从事图像分类工作,并试图在Tensorflow中实现一个自定义优化器(基于ELSEVIER上发表的一篇论文)。
我试着修改代码如下:我有一些其他函数,但它们都与预处理和模型架构等相关。
import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import shuffle
import cv
我不确定为什么我会得到这个TypeError: Traceback (most recent call last):
File "manage.py", line 3, in <module>
from app import app
File "/app/app/__init__.py", line 26, in <module>
db = MongoEngine(app)
File "/app/.heroku/python/lib/python3.6/site-packages/flask_