小编Tu *_*Bui的帖子

我手动构建了一个数据生成器,产生[input, target]每个调用的元组.我将我的发生器设置为每个时期对训练样本进行洗牌.然后我fit_generator用来调用我的generator,但是在这个函数的"shuffle"参数中混淆:

fit_generator(self, generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0)

来自Keras API:

shuffle:是否在每个时代开始时改组批次的顺序.仅用于Sequence的实例(keras.utils.Sequence)

我认为"洗牌"应该是工作的generator.当我的自定义generator决定在每次迭代中输出哪个批次时,它如何改变批次的顺序？

我想使用Excel VBA创建一个word文档,并添加各种字体样式和大小的文本.这是我的代码:

Sub CreateNewWordDoc()
    Dim wrdDoc As Word.Document
    Dim wrdApp As Word.Application
    Set wrdApp = CreateObject("Word.Application")
    Set wrdDoc = wrdApp.Documents.Add

    Dim charStart As Long
    Dim charEnd As Long

    With wrdDoc
        For i = 1 To 3
            charStart = wrdApp.Selection.Start
            .Content.InsertAfter (" some text")
            charEnd = wrdApp.Selection.End
            If i = 1 Then
                'set the text range (charStart,charEnd) to e.g. Arial, 8pt
            Else
                If i = 2 Then
                    'set the text range (charStart,charEnd) to e.g. Calibri, 10pt
                Else
                    'set the text range …

我正在使用以下函数来训练/验证我的模型：

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
    verbose=2, workers=12)

上面的函数在每个时期运行验证。我的验证数据非常大，所以我想每 N 轮运行一次。我怎样才能做到这一点？

我正在使用Cmake GUI 2.8在linux机器上构建opencv 2.4.10.我想同时构建Debug和Release版本,这样我将有两个库/ lib/Debug和/ lib/Release.

我注意到opencv有参数CMAKE_BUILD_TYPE但不知道如何启用这两种类型.

如何配置CMake GUI来执行此操作？

我想使用占位符控制函数的执行,但不断收到错误"不允许使用tf.Tensor作为Python bool".以下是产生此错误的代码:

import tensorflow as tf
def foo(c):
  if c:
    print('This is true')
    #heavy code here
    return 10
  else:
    print('This is false')
    #different code here
    return 0

a = tf.placeholder(tf.bool)  #placeholder for a single boolean value
b = foo(a)
sess = tf.InteractiveSession()
res = sess.run(b, feed_dict = {a: True})
sess.close()

我没有运气就改变if c了if c is not None.如何foo通过打开和关闭占位符来控制a呢？

更新:正如@nessuno和@nemo指出的那样,我们必须使用tf.cond而不是if..else.我的问题的答案是重新设计我的功能,如下所示:

import tensorflow as tf
def foo(c):
  return tf.cond(c, func1, func2)

a …

假设我有一个稀疏矩阵A.我想对它做大量计算.计算不修改A,只访问其元素,例如取一行A然后乘以某些东西.我想知道在进行任何计算之前是否应该将A转换为完整矩阵,还是直接进行？
换句话说,访问稀疏矩阵中的元素比完整矩阵更慢？

我有一个像这样的混淆矩阵:

[1   0   0   0   0 ]
[0  0.9  0  0.1  0 ]
[0   0   1   0   0 ]
[0   0   0   1   0 ]
[0.1 0  0.2  0  0.7]

行表示真实的基础,列表示分类结果.我想在网格中以图形方式绘制它.我试过surface但它只显示了一个4x4的数字,而我的矩阵有5x5的大小.我怎样才能做到这一点？

我想编写Java代码来生成范围[1,4]中的随机整数数组.数组的长度为N,在运行时提供.问题是范围[1,4]不均匀分布:

这意味着如果我创建N = 100的数组,数字'1'将在数组中平均出现40次,数字'2'出现10次,依此类推.

现在我使用此代码生成范围[1,4]中的均匀分布的随机数:

public static void main(String[] args)
    {
        int N;
        System.out.println();
        System.out.print("Enter an integer number: ");
        N = input.nextInt();
        int[] a = new int[N];
        Random generator = new Random();
        for(int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            a[i] = generator.nextInt(4)+1;
        }
    }

如何使用非均匀分布实现它,如上图所示？