小编use*_*212的帖子

我想从以下层开始训练深度网络:

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, 3, 3, input_shape=(32, 32, 3)))

运用

history = model.fit_generator(get_training_data(),
                samples_per_epoch=1, nb_epoch=1,nb_val_samples=5,
                verbose=1,validation_data=get_validation_data()

使用以下生成器:

def get_training_data(self):
     while 1:
        for i in range(1,5):
            image = self.X_train[i]
            label = self.Y_train[i]
            yield (image,label)

(验证生成器看起来类似).

在培训期间,我收到错误:

Error when checking model input: expected convolution2d_input_1 to have 4 
dimensions, but got array with shape (32, 32, 3)

怎么可能,第一层

 model.add(Conv2D(32, 3, 3, input_shape=(32, 32, 3)))

？

我有一个简单的webpack.config.js

module.exports = {
  entry: "./app.js",
  output: {
    filename: "bundle.js"
  },
}

我想通过值entry和output通过命令行参数.这可能吗,我该怎么做？

如何使用pathlib以递归方式迭代给定目录的所有子目录？

p = Path('docs')
for child in p.iterdir(): child

似乎只是迭代给定目录的直接子节点.

我知道这是可能的os.walk()或glob,但我想使用pathlib因为我喜欢使用路径对象.

keras

ImageDataGenerator

可用于"通过实时数据增量生成批量张量图像数据"(https://keras.io/preprocessing/image/)

教程在

https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

演示了如何使用ImageDataGenerator扩充小而平衡的数据集.是否有一种简单的方法可以使用此生成器来增加严重不平衡的数据集,从而使得生成的生成数据集得到平衡？

在Windows批处理中,我想启动一个程序,提示用户输入:

>someProgram.exe
> "Please enter "s" to start the program:
> 

如何自动将"y"输入传递给提示符,以便我可以通过单击批处理来启动程序？

我想用

flow_from_directory

的方法

ImageDataGenerator

生成回归模型的训练数据,其中目标值可以是介于1和-1之间的任何浮点值.

flow_from_directory

有一个带有descripton的"class_mode"参数

class_mode:"分类","二进制","稀疏"或"无"之一.默认值:"分类".确定返回的标签数组的类型:"分类"将是2D单热编码标签,"二进制"将是1D二进制标签,"稀疏"将是1D整数标签.

我应该选择以下哪些值？他们似乎都不适合......

Libsass似乎是SCSS最受欢迎的编译器之一, http://sass-lang.com/libsass列出了许多常见编程语言的各种libsass包装器.对于node-app,node-sass 和webpack或gulp的相应加载器似乎是最明显的选择.然而,安装和使用node-sass需要github访问和python 2.7解释器,并且出于我不想在这里讨论的原因,我在生产环境中都没有.

1. 在没有github访问和python解释器的生产环境中安装和使用node-sass是否有可行的解决方法？
2. 是否有其他SCSS - 编译器可以通过webpack或gulp使用,不需要Github访问和/或安装python解释器？

我想将图像批次的张量轴从(batch_size,row,col,ch)交换到(batch_size,ch,row,col).

在numpy,这可以完成

X_batch = np.moveaxis( X_batch, 3, 1)

我怎么能在Keras那样做？

如何添加调整大小图层

model = Sequential()

运用

model.add(...)

要将图像从形状(160,320,3)调整为(224,224,3)？

给定一个特定列中具有数值的数据帧,我想随机删除该特定列中的值位于特定范围内的一定百分比的行.

例如,给定以下数据帧:

df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})
df
   col1
0     1
1     2
2     3
3     4
4     5
5     6
6     7
7     8
8     9
9    10

col1低于6的2/5行应随机删除.

什么是最简洁的方法呢？