我有一个很大的矩阵 X = numpy.random.rand(1000, 1000) 我使用sklearn.decomposition分解了矩阵,如下所示: from sklearn.decomposition import NMF
model = NMF(n_components=1, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(X)
H = model.components_ 现在我想找出W的低模糊等级,我怎么才能找到W的等级呢?
当我使用deconv神经网络运行预测时,我得到了这个异常。排名和形状似乎是一样的,所以我不确定是什么问题。
File "/home/Workspace/image-recognition/app/model/per_pixel_deconv.py", line 141, in Model
softmax = tf.nn.softmax(output, name=None)
File "/home/anaconda2/envs/image-recognition/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/
我正在使用tf-slim库训练一个图像分类器。训练看起来很好,直到我遇到尺寸错误的某个点:
Traceback (most recent call last):
File "scripts/eval.py", line 190, in <module>
tf.app.run()
File "/home/tmattio/Envs/tf1.2rc2/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_
python中的不一致。
我正在尝试实现一个高斯消去法的函数。
此函数应测试矩阵是否不一致或一致。
我们假设输入是梯形的,所以我们不需要担心fowardElimination。
如何遍历并检查给定行是否全为零?
这就是我到目前为止所拥有的。
def inconsistentSystem(A):
"""
B is assumed to be in echelon form; return True if it represents
an inconsistent system, and False otherwise
""&
我有一些python代码,它使用numpy,并且已经成功运行了一年或更长时间。上周我突然发现了以下错误:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2507: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
VisibleDeprecation
我的数据库中有一个表,格式如下:
Name Value Count
Angus B 70
Angus C 2054
Angus D 418
Betty B 16
Betty C 2
Betty T 37
Betty E 683
Colin K 85
Colin L 297
Colin M 810
我需要能够选择每个名称的最高计数并保留值-我可以使用order by执行此操作,但' Count‘列是表中其他唯一值的计数,因此不能在count上执行GROUP By。
任何非常感谢的建议
我正在尝试将包含GRU层的Keras模型转换为coreml模型,尽管当我尝试转换它时,我得到了错误"AttributeError:'list‘object has no attribute 'rank'“。我按照this网站上的说明操作。下面是我的代码: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import coremltools as ct
model
我正在尝试用boost做一个简单的矩阵求逆运算。但是我得到了一个错误。基本上,我试图找到的是inversted_matrix =逆(trans(矩阵)*矩阵),但我得到了一个错误
Check failed in file boost_1_53_0/boost/numeric/ublas/lu.hpp at line 299:
detail::expression_type_check (prod (triangular_adaptor<const_matrix_type,
upper> (m), e), cm2)
terminate called after throwing
我正在尝试将一段MATLAB代码转换为python。MATLAB代码是
for o = 1:orient
for s = 1:scale
M(:,:,s) = ifft2(imfft .* filter{s,o});
s_lc(:,:,o) = s_lc(:,:,o).*(M(:,:,s).^w(s));
end
end
其中,orient = 8,scale = 3,w= 1,-3,2,imfft =imfft2(图像),'filter‘是具有矩阵元素的单元
我在表演numpy svd
U, S, V = np.linalg.svd(A)
A的形状是:
(10000, 10000)
由于大小,它给我的内存错误:
U, S, V = np.linalg.svd(A, full_matrices=False) # nargout=3
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/linalg.py", line 1319, in svd
work = zeros((lwork,), t)
MemoryError
那么我如何为我的矩阵找到svd?