小编Sto*_*son的帖子

重写后cssrewrite过滤器生成错误的URL:我的包含一个.less文件位于 Resources/public/less/common.less

我还有一个图像,位于Resources/public/images/colorfulbg.jpg中

我从命令行运行:

php app/console assets:install web --symlink

它在web目录中生成正确的公共结构:

web
+--bundles
   +--mybundle
      +--less
      |  +--common.less
      |
      +--images
         +--colorfulbg.jpg

在我的模板中,我有以下内容:

{% stylesheets 'bundles/mybundle/less/*' filter='cssrewrite,less' %}
  <link rel="stylesheet" href="{{ asset_url }}" type="text/css" />
{% endstylesheets %}

该文件夹只包含一个.less文件,简单地说:

@bg: #f4f4f4;
body 
{
  background-image: @bg url(../images/colorfulbg.jpg);
}

有一些错误,因为重写的背景路径是:

url(../../bundles/mybundle/images/colorfulbg.jpg);

因此不适用背景

我究竟做错了什么？

我正在使用symfony 2.3和资产包2.3谢谢

我正在使用 tf 和 Keras 按照此处和此处使用的方法创建 cycleGAN

网络结构相当复杂：很多模型相互嵌套。

我无法保存和重新加载经过训练的模型。

培训完成后，我使用

 generator_AtoB.save("models/generator_AtoB.h5")

和

pickle.dump(generator_AtoB, saveFile)

保存模型：这不会导致错误，并在提供的路径中创建一个文件。

通过检查h5dump | less我可以看到 .h5 文件包含数据。

稍后使用 keras 重新加载模型：

generator_AtoB = load_model("models/generator_AtoB.h5")

或泡菜：

pickle.load(saveFile)

导致错误：

Traceback (most recent call last):
File "test_model.py", line 14, in <module>
generator_AtoB = pickle.load(saveFile)
File "/home/MYUSERNAME/.virtualenvs/tensorflow_py3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/network.py", line 1266, in __setstate__
model = saving.unpickle_model(state)
File "/home/MYUSERNAME/.virtualenvs/tensorflow_py3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/saving.py", line 435, in unpickle_model
return _deserialize_model(f)
File "/home/MYUSERNAME/.virtualenvs/tensorflow_py3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/saving.py", line 274, in _deserialize_model
reshape=False)
File "/home/MYUSERNAME/.virtualenvs/tensorflow_py3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/saving.py", line 682, in preprocess_weights_for_loading
weights = …

我似乎无法找到任何关于curses.newwin和curses.subwin之间差异的信息

你知道任何？

我希望屏幕分为3个不同的部分,具有不同的更新时间(并非每个按键都必须更新所有内容).这是正确的方向吗？

谢谢

我是从多个384x286 b/w图像手动创建我的数据集.

我加载这样的图像:

x = []
for f in files:
        img = Image.open(f)
        img.load()
        data = np.asarray(img, dtype="int32")
        x.append(data)
x = np.array(x)

这导致x是一个数组(num_samples,286,384)

print(x.shape) => (100, 286, 384)

阅读keras文档,并检查我的后端,我应该向卷积步骤提供由(行,列,通道)组成的input_shape

因为我不随意知道样本大小,我本来希望传递一个类似的输入大小

( None, 286, 384, 1 )

该模型构建如下:

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
# other steps...

传递为input_shape(286,384,1)会导致:

检查输入时出错:预期conv2d_1_input有4个维度,但是有形状的数组(85,286,384)

传递as_input_shape(无,286,384,1)会导致:

输入0与图层conv2d_1不兼容:预期ndim = 4,发现ndim = 5

我究竟做错了什么 ？我如何重塑输入数组？

我在一个项目中使用github中的自定义存储库,其中包含我的一组工具.

该项目正确导入/ vendor目录中的包,但我不能使用任何类,因为它不自动加载包的内容.

我的包composer.json文件如下所示:

{
"name": "mynamespace/toolbox",
"description": "Asdfoobar.",
"keywords": ["mynamespace", "toolbox"],
"license": "MIT",
"require": {
    "php": ">=5.4"          
},
"require-dev": {
    "codeception/codeception": "2.0.2",
    "codeception/specify": "0.3.6",
    "codeception/verify": "0.2.7",
    "mockery/mockery": "0.9.1"
},
"autoload": {
    "psr-4": {
        "Mynamespace\\": "src/Mynamespace",
        "Mocks\\": "tests/Mocks"
    }
},
"scripts": {
    "post-install-cmd": [

    ],
    "post-update-cmd": [
        "php vendor/bin/codecept run"
    ]
},
"config": {
    "preferred-install": "dist"
},
"minimum-stability": "stable"

}

在项目内部,composer.json文件如下所示:

    "require": {
       [...stuff...]
       "Mygitrepo/toolbox": "dev-master" 
    },
    "repositories": [        
    {
        "type": "package",
        "package": {
            "name": "Mygitrepo/toolbox",
            "version": "master",
            "source": { …

什么方法是对没有理论最大值的特征进行归一化/标准化的最佳方法？

例如，股票价值一直在 0-1000 美元之间的趋势并不意味着它不能进一步上涨，那么正确的方法是什么？

我想过在更高的最大值（例如 2000 ）上训练模型，但感觉不对，因为 1000-2000 范围内没有可用的数据，我认为这会引入偏差

我很难找到将多个输入传递给模型的正确方法。该模型有2个输入

• 形状的噪声图像 (256, 256, 3)
• 形状的输入图像 (256, 256, 3)

和1个输出

• 输出形状的图像 (256, 256, 3)

我正在通过生成图像ImageDataGenerator：

x_data_gen = ImageDataGenerator(
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2)

我正在通过python生成器生成示例：

def image_sampler(datagen, batch_size, subset="training"):

    for imgs in datagen.flow_from_directory('data/r_cropped', batch_size=batch_size, class_mode=None, seed=1, subset=subset):

        g_y = []

        noises = []
        bw_images = []
        for i in imgs:
            # append to expected output the original image
            g_y.append(i/255.0)

            noises.append(generate_noise(1, 256, 3)[0])
            bw_images.append(iu_rgb2gray(i))

        yield(np.array([noises, bw_images]), np.array(g_y))

尝试使用以下方法训练模型时：

    generator.fit_generator(
       image_sampler(x_data_gen, 32),
       validation_data=image_sampler(x_data_gen,32,"validation"),
       epochs=EPOCHS,
       steps_per_epoch= 540,
       validation_steps=160 )

我收到一条错误消息：

检查模型输入时出错：传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小。预计会看到2个数组，但获得了以下1个数组的列表

虽然消息很清楚，但我不知道如何解决生成过程来解决它。

我试过了：

    yield([noises, bw_images], …

我有一个意图I1与动作x和一个意图I2调用webhook.

有没有办法从I2 webhook响应中触发x,以便在webhook给出答案后将用户"重定向"到I1？

有没有办法从dialogflow控制台这样做？

编辑:添加图表以进一步说明.处理"否"后续部分的正确方法是什么？