当使用列表理解与生成器理解时,我得到不同的输出.这是预期的行为还是一个错误？
请考虑以下设置:
all_configs = [
{'a': 1, 'b':3},
{'a': 2, 'b':2}
]
unique_keys = ['a','b']
如果我然后运行以下代码,我得到:
print(list(zip(*( [c[k] for k in unique_keys] for c in all_configs))))
>>> [(1, 2), (3, 2)]
# note the ( vs [
print(list(zip(*( (c[k] for k in unique_keys) for c in all_configs))))
>>> [(2, 2), (2, 2)]
这是在python 3.6.0上:
Python 3.6.0 (default, Dec 24 2016, 08:01:42)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.42.1)] on darwin
给定张量流中mnist的简单小批量梯度下降问题(如本教程中所述),如何单独检索批处理中每个示例的渐变.
tf.gradients()似乎返回批次中所有示例的平均梯度.有没有办法在聚合之前检索渐变？
编辑:这个答案的第一步是弄清楚张力流在哪个点上平均了批次中的例子的梯度.我以为这发生在_AggregatedGrads中,但事实并非如此.有任何想法吗？
我是通过大致遵循Ember.js指南第一次尝试Ember.js,但我遇到了以下问题.
相关代码:https: //gist.github.com/3257657(完整的rails应用程序,请参阅:https://github.com/basveeling/ember-test)
上下文:我正在使用1.0预发布的ember.js运行最新的ember-rails构建.我正在使用ember-data作为post模型.
几乎所有东西都在这个应用程序中工作,除了创建的hrefs {{action showPost context="post" href=true}}有一个未定义的id(#/posts/undefined).此外,传递给showPost操作的jQuery事件没有context属性(它有一个view属性).
我是以错误的方式去做的,还是我偶然发现了预发布中的错误？