Python深度学习：PyTorch API 1、nn.Module initforward：完成一次前向计算的过程nn.Linear(input的特征数量， output的特征数量) class Lr(nn.Module):'''定义模型'''def __init__(self):super(Lr, self).__init__()self.linear = nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):out = self.linear(x)return outmodel = Lr() # 实例化模型 predict = model(x)2、优化器类 optimizer = optim.Ad...
我正在将TensorFlow代码从旧队列接口更改为新的Dataset API.使用旧接口,我可以通过访问图中的原始计数器来监视实际填充的队列大小,例如,如下：queue = tf.train.shuffle_batch(..., name="training_batch_queue") queue_size_op = "training_batch_queue/random_shuffle_queue_Size:0" queue_size = session.run(queue_size_op)但是,使用新的数据集API,我似乎无法在图表中找到与队列/数据集相关的任何变量,因此我的旧代码不再起作...
我理解Dataset API是一种迭代器,它不会将整个数据集加载到内存中,因此无法找到数据集的大小.我正在谈论存储在文本文件或tfRecord文件中的大型数据语料库.通常使用tf.data.TextLineDataset或类似的东西来读取这些文件.使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices找到加载的数据集的大小是微不足道的. 我问数据集大小的原因如下：假设我的数据集大小为1000个元素.批量大小= 50个元素.然后训练步骤/批次(假设1个纪元)= 20.在这20个步骤中...
我想问一下,当前的数据集API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的阶级问题.我当时认为在数据集解析过程中对特定类进行过采样会很好,即在线生成.我已经看到了rejection_resample函数的实现,但是这会删除样本而不是复制它们,并且它减慢了批处理生成(当目标分布与初始分布大不相同时).我想要实现的是：举一个例子,看看它的类概率决定是否复制它.然后调用dataset.shuffle(…)dataset.batch(…)并获取迭代器.最好的(在我看来)方法...
目前,我尝试使用Tensorflow的新Estimator API在自定义图像数据集上训练自动编码器. 到目前为止一切正常.我唯一的问题是当模型处于评估模式时将输入和输出图像保存为摘要.我在列车模式下创建的所有图像摘要都存储在Tensorboard中并正确显示. 这是我的代码：def model_fn_autoencoder(features, labels, mode, params):is_training = mode == ModeKeys.TRAIN# Define model's architecturelogits = architecture_autoencoder(feature...
我正在将TensorFlow代码从旧的队列接口更改为新的Dataset API.使用旧接口,我可以为tf.train.shuffle_batch队列指定num_threads参数.但是,控制数据集API中线程数量的唯一方法似乎是使用num_parallel_calls参数在map函数中.但是,我正在使用flat_map函数,它没有这样的参数. 问题：有没有办法控制flat_map函数的线程/进程数？或者是否有方法将map与flat_map结合使用并仍然指定并行调用的数量？ 请注意,并行运行多个线程至关重要,因为我...
在张量流数据集管道中,我想定义一个自定义映射函数,它接受一个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本). 下面的代码是我的尝试,以及期望的结果. 我无法完全按照tf.data.Dataset().flat_map()上的文档来了解它是否适??用于此处.import tensorflow as tfinput = [10, 20, 30]def my_map_func(i):return [[i, i+1, i+2]] # Fyi [[i], [i+1], [i+2]] throws an exceptionds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input) ds ...
我正在使用Tensorflow对象检测API一切正常但我想打印一个dict或数组,其格式如下{Object name,Score}或类似的东西,我需要的是对象名称和分数. 我尝试使用以下代码：with detection_graph.as_default():with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:# Definite input and output Tensors for detection_graphimage_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')# Each box represents a part of the image whe...
Tensorflow最近发布了新的object detection api,有什么方法可以在Windows上运行吗？指示似乎是针对Linux的.解决方法:是的,您可以在Windows上运行Tensorflow对象检测API.不幸的是,这有点棘手,并且官方文档没有适当地反映这一点.我使用以下过程： >安装Tensorflownatively on Windows with Anaconda + CUDA + cuDNN.请注意,现在已针对CUDA 9.0构建了TF 1.5,因此请确保下载适当的版本.>然后,按照教程中的描述克隆存储库并构建Protobuf...
有些时候，对整个经解析的页面进行缓存并不会给你带来太多好处，事实上可能会过犹不及。 比如说，也许你的站点所包含的一个视图依赖几个费时的查询，每隔一段时间结果就会发生变化。 在这种情况下，使用站点级缓存或者视图级缓存策略所提供的整页缓存并不是最理想的，因为你可能不会想对整个结果进行缓存（因为一些数据经常变化），但你仍然会想对很少变化的部分进行缓存。 针对这样的情况，Django提供了简单低级的缓存API。 你可以...
我正在使用YouTube数据API v3. 是否可以制作一个大的BatchHttpRequest(例如,参见here),并在httplib2级别使用ETag进行本地缓存(例如,参见here)？ ETag适用于单个查询,我不明白它们是否也适用于批处理请求.解决方法:TL; DR： > BatchHttpRequest不能与缓存一起使用 这里是： 首先让我们看看初始化BatchHttpRequest的方法：from apiclient.http import BatchHttpRequestdef list_animals(request_id, response, exception):if excepti...
检查我是否为TastyPie正确设置了设置缓存的最佳方法是什么？我遵循了有关此文档： 在设置中添加以下内容：CACHES = {'default': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache','TIMEOUT': 60},'resources': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache','TIMEOUT': 60} }在我的资源中添加：class IncentiveResource(ModelResource):class Meta:queryset = Incentive.objects.all()resource_name ...
我使用的是来自其他网站的API,该API返回了我的用户用来购买虚拟商品的几个“价格网址”. 我应该将这些结果至少保留一个小时,因为它们对系统价格的影响不大. (并且我们想同时节省带宽和带宽.) 在Python中寻找单例之后,我发现了borg模式,该模式看起来更酷,所以我要做的是：def fetchPrices():#uses urllib2.urlopen() to fetch prices#parses results with ElementTreereturn pricesclass PriceStore():__shared_state = {}def updat...
有谁知道我在哪里可以找到适用于Python的Neo4j API的文档？ 我是新手,我正在寻找一份包含方法和属性列表以及每种方法或类似内容的解释的文档. 我正在使用Neo4j社区版(事实上我正在使用Python中的嵌入式Neo4j数据库). 同时我正在尝试使用neoclipse来查看图表,但有时图表并没有反映我所做的更改.解决方法:我发现自己处于类似的情况,在阅读了github中的python-embedded源代码后,我确实意识到,在他们展示的示例中,几乎所有你可以以不同...
我一直在研究PyQt5的项目(在这里找到：https://github.com/MaVCArt/StyledPyQt5),该项目使用包结构使导入更合乎逻辑.到目前为止,我已经相对成功地使用Sphinx记录了代码,至少在我介绍包结构之前. (以前,一切都在一个文件夹中) 以下是问题：当我运行sphinx-apidoc时,一切运行正常,没有错误.更重要的是,autodoc很好地接收了我所有的子模块.这是我的一个文件的内容：styledpyqt package ==================Subpackages -----------.. t...