我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
奇怪的是,我发现我的CPU预测速度要快得多。与CPU相比,用GPU进行推理要慢得多。
我有一个简单的稠密层的tf.keras (tf2) NN模型:
input = tf.keras.layers.Input(shape=(100,), dtype='float32')
X = X = tf.keras.layers.Dense(2)(input)
model = tf.keras.Model(input,X)
#also initiialized with weights from a file
weights = np.load("weights.npy"
此演示如何构建基于长器的分类。
import pandas as pd
import datasets
from transformers import LongformerTokenizerFast, LongformerForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments, LongformerConfig
import torch.nn as nn
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
from sklearn.
我正在构建一个应用程序,它总共包含大约65MB的数据,主要以图像的形式存储为类的实例。现在这款应用运行得很好,除了一件事:加载包含所有这些信息的ViewController大约需要10秒。这发生在应用程序打开或被带到前台后第一次加载页面时。
下面是代码的样子(除了有很多AnatomyView类的实例):
class SectionViewController: UIViewController, UIScrollViewDelegate {
class AnatomyView {
var viewName: String = ""
var nor
我刚刚开始使用Keras/Tensorflow,我正在尝试重新训练和量化int8 a MobileNetV2,但是我得到了以下错误:
ValueError: Quantizing a tf.keras Model inside another tf.keras Model is not supported.
我跟踪这个来绕过量化步骤,但是我不确定我到底做了什么不同的事情。
IMG_SHAPE = (224, 224, 3)
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
我问这个问题是最后的手段,因为我已经找到和尝试过的任何解决方案都还没有产生积极的结果。我正在设计一个应用程序,用户可以在其中操作UIView并创建一个由UIBezierPath定义的自定义形状。在不涉及太多细节的情况下,为了避免让你感到厌烦,这基本上就是正在发生的事情:
override func drawRect(rect: CGRect) {
// Create the path
var path = UIBezierPath()
// ...... The path is defined, set to be drawn in the view's f
以下代码
from tensorflow import keras
from keras.layers import Conv2D
model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
执行时抛出错误:
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <keras.layers.convolutional.Conv2D object at 0
我们刚刚在SQL Server 2014中的一个非常大的表上实现了表分区,我们在分区之前对同一表使用了筛选过的统计数据,而不是在我们启用增量统计的表分区之后,但是我们正在考虑创建过滤的统计数据,这将允许更细粒度的统计数据.
此时,我不确定分区表是否可以同时具有过滤的统计数据和增量的统计数据,如果我们实现它,会不会混淆优化器?另外,有人能帮助我如何在分区表上实现过滤的统计数据吗?
提前谢谢..。
具有如下所示的父类和子类
@Entity
class Parent {
@Id
Long id;
@OneToMany(orphanRemoval = true, cascade = CascadeType.ALL)
List<Child> children;
}
@Embeddable
class Child{
@Id
Long id;
// child does not have parent id
}
我正在使用ObjectDB和JPA。我的分贝越来越大,一些父母有50万个孩子。通常,为了获得父级的所有子级,我通过延迟加载加