使用python3 (版本3.6.8)和keras,使用简单的脚本:
import keras
给出错误:
使用TensorFlow后端。
Ungültiger Maschinenbefehl (Speicherabzug geschrieben)
(在英语中应该是这样的:“无效的机器命令(写的内存图像)”)
所以我试着用提亚诺代替:
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'theano'
from keras import backend as K
使用python3,它显示了以下输出:
使用西亚诺后端。
U
我正在通过子流程函数调用5个脚本,但我希望确保它以与脚本相同的顺序处理它,以确保依赖关系。是否有一种快速的方法将这5个子进程函数按顺序组合?
# CONNECT DATABASE
import seaborn as sns
import pandas as pd
from platform import python_version
import sys
import os
import subprocess
from sqlalchemy import create_engine
import sqlite3
# connection to database
db = sqlite3.con
我正在尝试使用python访问一个网站并下载信息。我知道代码的下载部分是有效的。然而,网站需要身份验证才能进入-我是会员,我有一个有效的用户名和密码。
我做了一些研究,下面的代码应该可以工作--但它不能。代码如下:
import urllib2
url = 'https://sample-website.com/'
username = '' #I've tried with leaving this empty and with putting in a valid username
password = '' # same as a
我使用Python 3并要求用户输入:
name = input("Please state your name ")
我希望用户看到光标,以便他们知道输入将在哪里进行。我在名字后面使用两个空格,以便它们在消息和键入的内容之间有空间,但是希望有一个像这样的闪烁光标:
Please state your name __
我已经在Windows8 x64上安装了Python3.4.1。我正在尝试使用pip (它与Python3.4捆绑在一起)来安装。
pip install numpy
这样做时,我将收到以下错误消息:
错误:找不到vcvarsall.bat
我也尝试过使用一个安装程序,但是我为Python3.4找到的唯一的numpy Windows是一个,它不能使用Python is not found in registry,这可能是因为我有一个x64 Python。
如何为Python3.4安装numpy?(最好使用pip)
我尝试了相当多的方法。
然而,这一切最终都是
pip -v
Fatal error in launcher: Unable to create process using '"c:\python39\python.exe"
"C:\Python39\Scripts\pip.exe" -v': The system cannot find the file specified.
> python
Python 3.9.1 (tags/v3.9.1:1e5d33e, Dec 7 2020, 17:08:21) [MSC v.1927 64
我的python版本是2.7。我试图使用pyjags安装pip install pyjags,但得到了这样的错误:
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
File "/private/var/folders/dh/cyj9qhyj271945lvydyv5yr80000gn/T/pip-build-yuHm33/pyjags/setup.py", line 68, in <module>
我目前正在尝试根据音频文件对情感(7类)进行分类。我做的第一件事是使用python_speech_features库()中的mfcc函数提取这些特性。
在文档中,它说每一行包含一个特征向量。问题是,由于音频长度不同,每个音频文件返回不同数量的行(特性)。例如,对于audio_1,输出的形状是(155,13),对于audio_2,输出的形状是(258,13)。关于如何使它们形状相同,有什么建议吗?我目前正在使用PCA来强制数据具有相同的维度,这是一个正确的方法吗?
我就是这样提取特征的:
sample_rate, data = wavfile.read(path)
mfccExtract = f