我正在开发一个ML网络应用程序,并从一个CSV文件中训练数据。当将数据数组转换为浮动时,将出现ValueError
码 X[:, 0] = le_country.transform(X[:,0]) X[:, 1] = le_education.transform(X[:,1]) X = X.astype(float) X
误差
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError Traceback (most recent c
我使用tensorflow建立了一个seq2seq模型,并遇到了一个问题:当我在tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode中使用MultiRNNCell时,程序会抛出一个错误。
问题就发生在这里:
defw_rnn=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=self.FLAGS.rnn_units,
initializer=tf.orthogonal_initializer)
for _ in range(self
我试图通过气流脚本执行数据流jar。为此,我正在使用DataFlowJavaOperator。在param中,当我试图运行以下作业时,我将传递本地system.But中显示的可执行jar文件的路径。
{gcp_dataflow_hook.py:108} INFO - Start waiting for DataFlow process to complete.
[2017-09-12 16:59:38,225] {models.py:1417} ERROR - DataFlow failed with return code 1
Traceback (most recent call last
问题所在
我正在尝试用构建卷积自动编码器,但在代码部分
encoded_input = Input(shape=(1, 28, 28))
# retrieve the last layer of the autoencoder model
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
# create the decoder model
decoder = Model(input=encoded_input, output=decoder_layer(encoded_input))
我得到了错误
[...]lib/python3.5/site-packages/
这看起来可能是个微不足道的问题。但我被困在预测模型的结果上了。我的问题是:
我有一个数据集的形状1000 x 19 (目标特性除外),但经过一次热编码后,它变成了1000 x 141。由于我对1000 x 141形状的数据进行了训练,所以我需要1x141(至少)的数据来预测。我也知道在python中,我可以使用
model.predict(data)
但是,由于我是通过一个1x19形状的门户从最终用户那里获得数据,现在我非常困惑,我应该如何进一步进行基于用户数据的预测。
如何将1x19形状的数据转换为1x141,因为我必须保持与培训/测试数据相同的顺序,这意味着列的顺序不应该不同。如能在这方面
我试图理解在Python和Java中读取jpg图像的不同之处。对于两种语言,opencv实现似乎是不同的。
Python
## create a random image and save it
img = np.random.randint(0,200,size=(192,336,3))
cv.imwrite("rnd.jpg",img)
## read the image in python
img = cv.imread("rnd.jpg")
img.max(axis=(0,1))
## result: array([255, 228, 255], dt
我已经使用Manim大约一个月了,当我到达的时候,没有比缺少声音更痛苦的事情了。
所以代码看起来像这样:
class AudioTest(Scene):
def construct(self):
group_dots=VGroup(*[Dot()for _ in range(3)])
group_dots.arrange_submobjects(RIGHT)
for dot in group_dots:
self.add_sound("click_this_and_nothing_else",gai