小编Dav*_*ook的帖子

我一直在研究这个问题.我发现了很多文章; 但没有一个真正只显示张量流推理作为一个简单的推论.它始终"使用服务引擎"或使用预编码/定义的图形.

问题出在这里:我有一个偶尔检查更新模型的设备.然后,它需要加载该模型并通过模型运行输入预测.

在keras这很简单:建立一个模型; 训练模型和调用model.predict().在scikit中学习同样的事情.

我能够抓住一个新模型并加载它; 我可以打印出所有的重量; 但我怎么在世界上推断它？

加载模型和打印重量的代码:

    with tf.Session() as sess:
        new_saver = tf.train.import_meta_graph(MODEL_PATH + '.meta', clear_devices=True)
        new_saver.restore(sess, MODEL_PATH)
        for var in tf.trainable_variables():
            print(sess.run(var))

我打印出了我的所有收藏品,我有:['queue_runners','变量','损失','摘要','train_op','cond_context','trainable_variables']

我尝试使用sess.run(train_op); 然而,刚开始完整的训练课程; 这不是我想做的.我只想对我提供的不是TF记录的不同输入集进行推理.

再详细一点:

该设备可以使用C++或Python; 只要我能产生.exe.如果我想要提供系统,我可以设置一个feed dict.我用TFRecords训练过; 但在生产中,我不打算使用TFRecords; 它是一个真实/近实时系统.

感谢您的任何意见.我将样本代码发布到此repo:https://github.com/drcrook1/CIFAR10/TensorFlow,它执行所有培训和样本推断.

任何提示都非常感谢!

------------编辑-----------------我重建模型如下:

def inference(images):
    '''
    Portion of the compute graph that takes an input and converts it into a Y output
    '''
    with tf.variable_scope('Conv1') as scope:
        C_1_1 = ld.cnn_layer(images, (5, 5, 3, 32), (1, 1, 1, 1), scope, name_postfix='1') …

我正在尝试使用Python/Pandas来构建一些图表.我有每秒采样的数据.这是一个示例:

Index, Time, Value

31362, 1975-05-07 07:59:18,  36.151612
31363, 1975-05-07 07:59:19,  36.181368
31364, 1975-05-07 07:59:20,  36.197195
31365, 1975-05-07 07:59:21,  36.151413
31366, 1975-05-07 07:59:22,  36.138009
31367, 1975-05-07 07:59:23,  36.142962
31368, 1975-05-07 07:59:24,  36.122680

我需要创建各种窗口来查看数据.10,100,1000等.不幸的是,当我试图窗口整个数据框时,我得到下面的错误...

NotImplementedError: ops for Rolling for this dtype datetime64[ns] are not implemented

我查看了这些文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html作为参考,他们似乎在日期范围内这样做.我注意到它们之间的数据类型和我拥有的数据类型是不同的.

是否有捷径可寻？

理想情况下,这正是我想要做的:

tmp = data.rolling(window=2)
tmp.mean()

我正在使用plotly绘制原始数据,然后在其上绘制窗口数据.我的目标是找到理想的窗口,用于识别数据中更清晰的趋势,消除一些噪音.

谢谢!

补充说明:

我想我需要从这种格式中获取数据:

pandas.core.series.Series到这个:

pandas.tseries.index.DatetimeIndex

我没有在SF历史中找到这个问题,这是一个惊喜,所以我会继续问问题.

我正在使用Windows 10开发IoT Raspberry Pi项目,需要通过以太网/ USB适配器将其连接到互联网.适配器本身由Belkin制造.使用这个,我可以看到为我的Pi生成的ip为169.stuff,这是一个私有ip.我可以从我连接的盒子中部署代码,但是其他设备无法访问它,并且它无法连接到任何服务器.

我想知道是否有人知道如何桥接连接.

我试图使用新的Azure IoT Hub和SDK,以防万一,因为这不是一个简单的休息接口,我相信是某种形式的套接字连接.

附加说明: 我已经安装了DCHP服务器,并且Pi获得了分配给它的IP地址:192.168.0.3.不幸的是,Pi仍无法ping外部网站,例如google.com

最新发现: 我在公司的盒子上,系统管理员禁用了互联网共享.遵循以下说明:http://zizhujy.com/blog/post/2013/07/07/Solved-Internet-Connection-Sharing-has-been-disabled-by-the-Network-Administrator.aspx失败.它关闭了我的盒子的所有连接,我不能ping任何东西或到达互联网或任何东西.

谢谢,〜大卫

我在这里尝试了所有解决方案： Pandas“只能比较相同标记的 DataFrame 对象”错误

没有为我工作。这就是我所拥有的。我有两个数据框。一个是系统中已经存在的一组财务数据，另一个是系统中可能存在也可能不存在的一组财务数据。我需要找到差异并添加不存在的东西。

这是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from azure.storage.blob import AppendBlobService, PublicAccess, ContentSettings
from io import StringIO

dataUrl = "http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=MSFT"
blobUrlBase = "https://pyjobs.blob.core.windows.net/"
data = pd.read_csv(dataUrl)

abs = AppendBlobService(account_name='pyjobs', account_key='***')
abs.create_container("stocks", public_access = PublicAccess.Container)
abs.append_blob_from_text('stocks', 'msft', data[:25].to_csv(index=False))
existing = pd.read_csv(StringIO(abs.get_blob_to_text('stocks', 'msft').content))

ne = (data != existing).any(1)

失败的代码是最后一行。我正在阅读一篇关于确定数据框之间差异的文章。

我检查了所有列上的 dtypes，它们似乎相同。我还做了一个并排输出，我对轴进行了排序，索引，删除了索引等。仍然得到那个该死的错误。

这是现有和数据的第一行的输出

>>> existing[:1]
         Date       Open   High    Low  Close    Volume  Adj Close
0  2016-05-27  51.919998  52.32  51.77  52.32  17653700      52.32
>>> data[:1]
         Date       Open   High …

我似乎遇到了与Kendo UI数据绑定"计算"字段的问题.

我试图用几个我称之为"计算"字段的数据绑定.我有一个网格,几个按钮,过滤器和页面上的一些排序,它们都使用相同的数据源,一个名为'allItems'的可观察数组.allItems通过服务调用填充,并在用户通过按钮在页面上时进行排序,操作和以其他方式更改.

根据当前过滤器和应用的排序,根据前一项中的信息,当前项和下一项填充了几个导航按钮和几个div.这些按钮包含从上一个,当前项和下一个项中提取的信息,因为它们与allItems列表相关(即对象实际上保存在allItems数组中,实际上是可观察对象).

所以在viewmodel对象中我有这样的东西(请原谅简短处理):

var viewmodel = kendo.observable({
var allItems = observablearray[]

var currentIndex = 1; //or other default value

var changeCurrentItem = function(){
    var self = this;
    //do some stuff
    //stuff might include modification to allItems
    self.set("currentIndex", someNewValue);
}

var previousItem = function(){
    return self.get('allItems')[currentIndex - 1];
}

var currentItem = function(){
    return self.get('allItems')[currentIndex];
}

var nextItem = function(){
    return self.get('allItems')[currentIndex + 1];
});

return viewmodel;

按钮和其他信息框绑定到上一个,当前和下一个项目.但这似乎不起作用.我必须制作allItems数组中的previous,current和nextItems副本,并同时更新这3个对象.这不是什么大不了的事,但我想,如果我不需要的话,我不想存储对象的副本.我希望可能有一个与C#/ Xaml类似的NotifyPropertyChanged("MyProperty"),这是我在通过API时遗漏的.由于我们计算字段的一些复杂性以及随着设备变小而减少内存消耗的需要,这种功能对于我列表中的未来任务对我来说最有用.

谢谢你的帮助,〜大卫

我的序列,数组等的顺序很重要.我已经尝试在List,Seq和Array之间进行转换以查看是否存在差异,并且在每种情况下它都会颠倒顺序.

例如,我有[名词] [动词] [瞄准]的序列,它被转换成字符串然后折叠在一起.给出此模板的示例响应可能是"坏运行强盗"而不是"强盗运行不好".

有关为什么折叠这样做或如何以适当的顺序执行它的任何想法？

let res = template |> Seq.map(fun pos -> 
                    let e = s |> PredictionEngine.GetRandom
                    pos |> PredictionEngine.GetBestPartOfSpeechWord e)
                    |> Seq.fold(fun acc w -> w.Text + " " + acc) ""

我正在尝试将jpg（该编码是通过服务器接收到的base64字符串编码）转换为既可以与numpy结合使用又可以与matplot lib结合使用的RGB图像。我找不到有关如何获取原始base64字符串并使用python进行绘制的文档。

我也可以选择以png格式接收。

这是我目前所在的位置，无法正常工作。随意获取图像字节。

image = '/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAARCAA2AGADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDxNYvapBF7VoLaH0qVbM+ldCgYOZmCH2p3k+1aosm9KeLFv7tVyE85keT7Unk+1bP2Fv7tJ9hb+7RyBzmN5PtSGL2ro7LQri/l2RrgDlnboK318FWqwqWujK7HopC4/A8/lScRqR52YvamGKuzl0/S7G7ltpbaWZkbaSW4BHp0qbUbPT9JZfLtUklcE7GBIA+p/H8qXKNSOEMRPam+Q7EAIST0AFd1pqRXrySC2jhKYxtUd/wrM1K/ljvJooAjRI5VW65APXIqXErmJEnAAJt1x/vH/CrCXSf8+6f99n/Ckg1W6jRUMgkjUYVJVDqPoDxWha6nZGUNe6Vbzj+IoWjJ9OhwPy/xquaXYhwj2/r8Cul0n/PvH/32f8KtWrC5mWJLeAM3QvPtH5kYq0kPhq5iiUTX1pMzfOzqsiKPwwfT/CraeEorwudM1uxnXO2NJGMcjnHQKffgc0/atf0xezh/V/8AhvxMySRY5GRreAlSQcTZH5gc1YtJNPYFrsJHg8KrFs/pUn/CIaul8LOZYopmjMiqZA2QP93OPxwK6rRfBcVvKJry0jmVR92acjnC84UdM7uCe/tk8GJzejh9G7vy/wCHBUoP/h/+CZM7XMFqklnpszW2zfvMbKoXrnOOfXNVtKm36pFLcqqKc5dpOnB9q2tZ0OwW2mjt4hDcyAmGMSNkYySMZIPbv9AO/AXtw1rcvFBOZY1+65UDP4Anv71WDzGGJT5F95bgv6/4c39RFvca1OFWIo05/eCTPG7r0qHxI8BuLfYIpQIsE+Z0O5uKwIdYvbWQyQXDxORgsjYOPTim3Wt3t5t+03EsxX7u9ycV2e0fYlU1tY3tDhE3noERC20D5s+tctLGdx/dL/31/wDWpr3rn/8AXUo1ydI1TyrbCjGTAhP545pObK5Cuj1OsnvWeklTLJQmOxoLJUqykHIOPpWestSCWncRpiefPEsu4rlMHitZbzUTp2A6mTH38n+WK4ya5kEhUOwA6YOKeuqXax7BMdvuAa8qvgZVHdNFqTOosbq7+1RJJI4ZzjkkgjvxW1aaP4U1Wadb7WHtr92fIP3A2TgkkY9+tefR6teRA7LhhkYz3/D0qGO5bzSzsSW6k1vh8NKnJylb5Cep6ZP8LVmtUm0vXba53HgsNq49iCc81z+ofDzxDZNJttlnjQZ3xODnjsOv6Vz6Xk0Lq8UroynKlWxg1q2/jTXrWMomoyMucnzMOfzNddn3/r5Cu/6/4BkXek6lZoHubG4iQnALxkDNZr5U4IIPvXfRfEu8IIu7OKUdtpxj880lx4m8Oak8n2mxVWdfmkeIZPbqOaWvYd/I87SQ1OshoopgSLIakEhoopgRzDd83eq+40UUAG40m7miigC0H+UU1pDRRQBEzmoWkNFFJgf/2Q=='

import base64
import io
from matplotlib import pyplot as plt
from array import array
import numpy as np

i = base64.b64decode(image)
i = np.fromstring(image, np.ubyte)

plt.imshow(i, interpolation='nearest')
plt.show()

非常感谢您的协助。

这是生成由服务器发出的编码字符串的代码：

byte[] bytes = image.EncodeToJPG();
return Convert.ToBase64String(bytes);

我有兴趣将使用FSLabs XPlot包装的交互式图形在plot.ly和google图表周围部署到wordpress,xamarin和良好的旧网络平台.我已经仔细检查了文档,它可以很好地演示图表功能,但不是很多如何将其集成到wordpress网站,xamarin应用程序或带有F#Web Api后端的角度应用程序.

关于这个或指针的文档将是无用的!

谢谢,

我有以下功能

let private sigmoid (z:float) =
    1.0 / (1.0 + exp(-z))
let private sigmoidM (z : Matrix<float>) : Matrix<float> =
    z.Map (fun x -> sigmoid(x))
let private sigmoidV (z:Vector<float>) =
    z.Map(fun x -> sigmoid(x))

我想只有sigmoid并根据输入执行标量,向量或矩阵.

也就是说,这个函数需要非常高效,因为它在循环的最关键部分.有关如何做到这一点的任何见解？如果它很慢,请随意发布如何缓慢.

我在F#中有以下函数,不幸的是在我的折叠开头的Seq.filter中,w2Text(在比较中)没有标识Word类型.我不确定如何在这种情况下帮助编译器.编译器似乎对其他一切都很好.这是我第一次遇到这个问题.

let CreateWordRelationDB () =
    let db = new AnnotatorModel()
    printfn "%s" "Entered Function and created db v7"
    let tweets = db.Tweets
                |> Seq.cast<Tweet>
                |> Seq.map(fun t -> t.Text)
    let words = db.Words |> Seq.cast<Word> 
    words 
    |> Seq.fold(fun acc w1 ->  
                        let filtacc = acc 
                                      |> Seq.filter(fun w2 -> 
                                                        if(w1.Text = w2.Text) then false else true)
                        filtacc 
                        |> Seq.map(fun w2 -> CreateWordRelation w1 w2 tweets)
                        |> Seq.iter(fun r -> db.WordRelations.Add(r) |> ignore)
                        db.SaveChanges() |> ignore
                        filtacc
                    ) words

我在这里看到了几个关于堆栈溢出的相关问题,但是没有一个似乎有答案.我将提出问题,然后包括我找到的相关SO问题的链接.

我有一个用C#编写的核心域库,它利用了Entity Framework.因此,EF要求dbcontext将连接字符串传递给base(dbcontext).在我的情况下,连接字符串存在于app.config(或web.config)中,当然取决于顶级项目,名称是"AnnotatorModel".

我需要在我的F#脚本中实例化DBContext以测试一些查询和分析.

我已将此添加到我的F#项目中的app.config并尝试了一些关于SO的答案但没有成功.有没有人知道一个很容易直接的方法来实现这一目标？

这是代码,意识到它试图实例化dbcontext,AnnotatorModel.

let PredictBestEntities (number:int) (tokens:string seq) =
   let db = new AnnotatorModel()    
   tokens 
   |> Seq.map ...etc etc

谢谢,〜大卫

相关问题:

从App.config F#AppSettings提供程序获取并使用连接字符串

App.config和F#Interactive无法正常工作

https://social.msdn.microsoft.com/Forums/vstudio/en-US/5b4dba22-28ec-4bbd-bc53-c5102d0b938f/using-fsi-and-an-appconfig?forum=fsharpgeneral

这个问题类似于这个问题:如何在TensorFlow中使用线性激活函数？但不一样.

在最后的密集层上,我想输出28个带有线性激活的节点,而不是sigmoid.我正在使用新的图层api,如下所示:https://www.tensorflow.org/tutorials/layers

我的最终图层堆栈看起来像这样:

flat = tf.reshape(pool3, [-1, 128 * 128 * 128]) #width (after poolings), height (after poolings), filters
dense1 = tf.layers.dense(inputs=flat, units=4096, activation=tf.nn.relu)
dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=4096, activation=tf.nn.relu)
dropout = tf.layers.dropout(
            inputs=dense2, rate=0.4, training=mode == learn.ModeKeys.TRAIN)
output = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=28)

如何确保28个节点的输出实际上是线性的？在CNTK中,您将激活函数指定为None(请参见此处:图层中的cntk线性激活函数？)

指针非常感谢.谢谢!