小编tod*_*day的帖子

我只是想知道-u这个命令中的标志意味着什么？

git push -u origin master

我用Keras建立了一个神经网络.我会通过Tensorboard可视化其数据,因此我使用了:

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,
                            write_graph=True, write_images=True)

如keras.io中所述.当我运行回调时,我得到了<keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>,但是我的文件夹"Graph"中没有任何文件.我如何使用这个回调有什么问题吗？

我正在尝试使用Google Colab中的IMDb数据集实现二进制分类示例。我以前已经实现了此模型。但是，几天后我再次尝试执行此操作时，它返回一个值错误：对于load_data（）函数，当allow_pickle = False时无法加载对象数组。

我已经尝试解决此问题，请参考一个类似问题的现有答案：如何修复sketch_rnn算法中的“当allow_pickle = False时无法加载对象数组”， 但事实证明，仅添加allow_pickle参数是不够的。

我的代码：

from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-2ab3902db485> in <module>()
      1 from keras.datasets import imdb
----> 2 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/datasets/imdb.py in load_data(path, num_words, skip_top, maxlen, seed, start_char, oov_char, index_from, **kwargs)
     57                     file_hash='599dadb1135973df5b59232a0e9a887c')
     58     with np.load(path) as f:
---> 59         x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
     60         x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']
     61 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/npyio.py …

我收到这个奇怪的错误:

classification.py:1113: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
'precision', 'predicted', average, warn_for)`

但是它也会在我第一次运行时打印出f-score:

metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

我第二次跑,它提供没有错误的分数.这是为什么？

>>> y_pred = test.predict(X_test)
>>> y_test
array([ 1, 10, 35,  9,  7, 29, 26,  3,  8, 23, 39, 11, 20,  2,  5, 23, 28,
       30, 32, 18,  5, 34,  4, 25, 12, 24, 13, 21, 38, 19, 33, 33, 16, 20,
       18, 27, 39, 20, 37, 17, 31, 29, 36,  7,  6, 24, 37, …

void DoWork(int n);
void DoWork(const int &n);

有什么不同？

我是Keras的初学者,需要帮助才能理解keras.argmax(a,axis = -1)和keras.max(a,axis = -1).当a.shape =(19,19,5,80)时,axis = -1的含义是什么？

如果你能回答keras.argmax(a,axis = -1)和keras.max(a,axis = -1)的输出,我将不胜感激.

提前致谢

- 年轻

我之前一直在使用VS2013 express而没有问题,但是当我尝试编辑代码时它突然开始崩溃,而它运行现有代码很好.

我尝试卸载并切换到VS2015,但它也崩溃了,并且与我的一些代码不兼容.所以我卸载了VS2015并重新安装了VS2013.

新问题是每当我尝试构建解决方案时,它都会出现错误"MS8020".

完整的错误消息如下所示

错误1错误MSB8020:找不到v140(Platform Toolset ='v140')的构建工具.要使用v140构建工具进行构建,请安装v140构建工具.或者,您可以通过选择"项目"菜单或右键单击解决方案,然后选择"升级解决方案..."来升级到当前的Visual Studio工具.C:\ Program Files(x86)\ MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\Microsoft.Cpp.Platform.targets 64 5 Bevan

我的模型中有多个Dense图层的多个输出.我的模型'accuracy'是编译中唯一的度量标准.我想知道每个输出的损失和准确性.这是我的代码的一部分.

scores = model.evaluate(X_test, [y_test_one, y_test_two], verbose=1)

当我打印出分数时,这就是结果.

[0.7185557290413819, 0.3189622712272771, 0.39959345855771927, 0.8470299135229717, 0.8016634374641469]

这些数字代表什么？

我是Keras的新手,这可能是一个微不足道的问题.但是,我已经阅读了Keras的文档,但我仍然不确定.

需要scrapy如何从一个页面获取链接然后按照此链接,从链接页面获取更多信息,并与第一页的一些数据合并...

谢谢

如何进行条件路由,当且仅当某些条件满足时才会发生路由.例如,当且仅当用户输入正确的凭证时,登录才能成功,用户应该能够看到欢迎页面.

如果我们直接点击一些像"localhost:8080/welcome"这样不应该导航到欢迎页面的URL,只有在登录后才能看到欢迎页面.我怎么能做到这一点,任何人都可以帮助我..谢谢你.

App.js

import React, { Component } from 'react';
import Header from './Header';

class App extends Component{
  render(){
   return(
     <div>
       <Header />
     </div>
   );
  }
}
export default App;

Header.js

import React, { Component } from 'react';
import {Link} from 'react-router-dom';
import Login from './Login';
import SignUp from './SignUp';

class Header extends Component{
render(){
  return(
    <div>
    <nav class="navbar navbar-default">
     <div class="container-fluid">
     <ul class="nav navbar-nav">
      <li><Link to={Login}>Login</Link></li>
      <li><Link to={Login}>SignUp</Link></li>
    </ul>
    </div>
    </nav>

    </div>
   );
 } 
}

export default Header;

AllRoutes.js …