小编Lig*_*ght的帖子

我正在尝试了解如何在 Keras 中创建具有多个嵌入层和其他输入的模型。这是我的模型的结构方式（E=嵌入层，[....]=输入层）：

E   E [V V V]
\   |  /
 \  | /
  Dense
    |
  Dense

到目前为止，这是我的代码：

model_a = Sequential()
model_a.add(Embedding(...))

model_b = Sequential()
model_b.add(Embedding(...))

model_c = Sequential()
model_c.add(Embedding(...))

model_values = Sequential()
model_values.add(Input(...))

classification_model = Sequential()
classification_layers = [
    Concatenate([model_a,model_b,model_c, model_values]),
    Dense(...),
    Dense(...),
    Dense(2, activation='softmax')
]
for layer in classification_layers:
    classification_model.add(layer)

classification_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
classification_model.fit(train_data,one_hot_labels, epochs=1, validation_split=0.2)

但是我收到以下错误：

ValueError: A `Concatenate` layer should be called on a list of at least 2 inputs

我不知道我在这里做错了什么。这是错误日志的更多细节：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent …

我在linux机器上有一个巨大的文件。该文件约为20GB，我的盒子上的空间约为25GB。我想将文件分割成〜100mb的部分。我知道这里有一个“ split”命令，但是保留了原始文件。我没有足够的空间来保存原件。关于如何完成这方面的任何想法？如果它们使任务比bash容易，我什至将使用任何节点模块。

所以我正在下载东西,它被放入内置下载应用程序,因为这是下载管理器的工作原理.我只想让用户点击一个打开内置下载应用程序的按钮.继承人我的尝试:

btnDownloads.setOnClickListener(new Button.OnClickListener(){
    public void onClick(View v) {
        PackageManager pakMan=MainActivity.context.getPackageManager();
        Log.d("bebr", "Making pak");
        if(pakMan!=null){
            Intent downloadsIntent=new Intent(Intent.ACTION_MAIN).addCategory(Intent.CATEGORY_LAUNCHER).setComponent(new ComponentName("com.android.downloads","com.android.downlods.Downloads"));
            ResolveInfo resolved=pakMan.resolveActivity(downloadsIntent, PackageManager.MATCH_DEFAULT_ONLY);
            Log.d("bebr","Resolving");
            if(resolved!=null){
                Log.d("bebr", "Starting");
                startActivity(downloadsIntent);
            }
        }
    }
});

好的,终于设法得到了解决方案:

Intent LaunchIntent = getPackageManager().getLaunchIntentForPackage("com.package.address");
startActivity(LaunchIntent);

numpy.powerpytorch 中有类似的吗？

该函数基本上将第一个张量中的每个元素计算为第二个张量中每个对应元素所表示的幂。