我正在尝试制作一个半可重复使用的小部件,但我遇到了一个问题.我试图在阴影根中封装一些CSS代码,这样它就不会影响网页的其余部分,但是这个CSS用于多个小部件,所以我试图包含一个远程样式表.我找到的所有例子都没有使用远程样式表,我想知道这是否可行.
EX:
<template id="templateContent">
<head>
<link rel="stylesheet" href="css/generalStyle1.css">
</head>
<body>
<div class="affectedByGeneralStyle1"></div>
</body>
</template>
用于包含模板的脚本:
<div id="host"></div>
<script>
var importedData = (html_import_element).import.getElementById("templateContent");
var shadow = document.querySelector('#host').createShadowRoot();
var clone = document.importNode(importedData.content, true);
shadow.appendChild(clone);
</script>
首先这是不同的，因为这适用于所有分支而不是一个。（我发现的所有那些一次只为一个分支指定这个）
我在一个大约有 20-30 个分支的 repo 上工作（我知道我知道长篇大论的坏习惯）
无论如何，我正在使用 git bfg 清洁器删除一些旧的提交，在使用它之后，您需要删除并重新克隆代码或重置每个分支。
我知道如何使用设置分支
git fetch origin
git reset --hard origin/master
但是有没有办法用一个命令重置每个分支，或者我必须一次做一个分支？
我忽略了很多本地文件，我不想处理复制和重写。（如 IDE 文件、计算机配置文件等...）
我想在tensorflow中创建一个旋转矩阵,其中所有部分都是张量.
是)我有的:
def rotate(tf, points, theta):
rotation_matrix = [[tf.cos(theta), -tf.sin(theta)],
[tf.sin(theta), tf.cos(theta)]]
return tf.matmul(points, rotation_matrix)
但是这表示这rotation_matrix是一个张量列表而不是张量本身. theta也是在运行时传入的张量对象.
这与将多个 numpy 数组写入文件不同，因为我需要能够流式传输内容，而不是一次全部写入。
我需要将多个压缩的 numpy 二进制数组写入一个文件。在写入之前我无法将所有数组存储在内存中，因此它更像是将 numpy 数组流式传输到文件中。
这目前作为文本工作正常
file = open("某个文件")
在做东西时： file.writelines(somearray + "\n") 其中一些数组是每个循环的新实例
但是，如果我尝试将数组写为二进制，这将不起作用。
数组以 30hz 创建，并且变得太大而无法保存在内存中。它们也不能每个都存储到一堆单个数组文件中，因为那样会很浪费并且会造成很大的混乱。
所以我希望每个会话只需要一个文件，而不是每个会话 10k 个文件。
我拥有的是一个系统，我从一个模型中连续读取 3-4 个独立过程中的预测。
这是用于强化学习的视频游戏，所以我不能做工人/数据队列
然后我想在更新权重后将操作/奖励发送到中央进程进行学习，所有其他进程也需要更新权重。
我看过 https://www.tensorflow.org/deploy/distributed https://clusterone.com/blog/2017/09/13/distributed-tensorflow-clusterone/
大多数示例在训练是在分布式机器上的情况下做相反的事情。
如何设置任务工作人员，使他们正在运行的任务只是预测步骤而不是训练步骤？
train_step = (
tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
.minimize(loss, global_step=global_step)
)
在我的情况下不起作用，除非我可以在它之外获取数据。
此外，每个进程都是在我的控制之外创建的，因此 tensorflow 无法创建进程。
类似于这个问题： 如何并行运行多个Keras神经网络
但是这个问题没有答案，它基于我的 tensorflow 上的 thaneos。
也与此类似： 在多线程中运行 Keras 模型进行预测
但我的是在单独的进程而不是线程
我试图使用张量流的条件,我收到错误:
ValueError: Shapes (1,) and () are not compatible
下面是我使用的抛出错误的代码.它说错误是有条件的
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = tf.constant([1, 0])
Y = tf.constant([0, 1])
BOTH = tf.constant([1, 1])
WORKING = tf.constant(1)
def create_mult_func(tf, amount, list):
def f1():
return tf.scalar_mul(amount, list)
return f1
def create_no_op_func(tensor):
def f1():
return tensor
return f1
def stretch(tf, points, dim, amount):
"""points is a 2 by ??? tensor, dim is a 1 by 2 tensor, amount is tensor scalor"""
x_list, y_list = tf.split(0, 2, …我正在使用新的stacktracejs libary并返回一个promise.
StackTrace.get() // this results in a promise
我可以做些什么让它同步吗？
像这样:
var result = magicalSomething(StackTrace.get());
我试图使用tensorflow将点列表移动到原点,数学上最好的方法是找到点列表的质心,然后通过该质心减去点列表.
问题:在运行时之前,点列表中包含的行数是未知的.
代码到目前为止:
import tensorflow as tf
example_point_list = tf.constant([[3., 3.], [.2, .2], [.1, .1]]) // but with any number of points
centroid = tf.reduce_mean(example_point_list, 0)
// subtract???
origin_point_list = tf.sub(example_point_list, centroid)
问题是减法在逐个元素的基础上工作,所以我必须创建一个与点列表具有相同行数的质心张量,但是没有方法可以做到这一点.
(用数学术语表示)
A = [[1, 1],
[2, 2]
[3, 3]]
B = avg(A) // [2, 2]
// step I need to do but do not know how to do it
B -> B1 // [[2, 2], [2, 2], [2, 2]]
Result = A - B1
任何帮助表示赞赏!
可以说我有一个带有重复索引的稀疏张量，并且在它们重复的地方，我想合并值（将它们加起来），这样做的最佳方法是什么？
例：
indicies = [[1, 1], [1, 2], [1, 2], [1, 3]]
values = [1, 2, 3, 4]
object = tf.SparseTensor(indicies, values, shape=[10, 10])
result = tf.MAGIC(object)
结果应该是具有以下值的备用张量（或具体值！）：
indicies = [[1, 1], [1, 2], [1, 3]]
values = [1, 5, 4]
我唯一需要做的就是将索引连接在一起以创建索引哈希，将其应用于第三个维度，然后减少该第三个维度的总和。
indicies = [[1, 1, 11], [1, 2, 12], [1, 2, 12], [1, 3, 13]]
sparse_result = tf.sparse_reduce_sum(sparseTensor, reduction_axes=2, keep_dims=true)
但这感觉非常丑陋
tensorflow ×5
python ×4
arrays ×1
binaryfiles ×1
branch ×1
css ×1
file-io ×1
git ×1
github ×1
html5 ×1
javascript ×1
keras ×1
numpy ×1
promise ×1
shadow-dom ×1
stylesheet ×1
templatetag ×1