我正在使用mxnet来训练一个11级的图像分类器.我观察到一种奇怪的行为训练准确性正在缓慢增加并且上升到39%,并且在下一个时期它下降到9%然后在其余的训练中保持接近9%.我用保存的模型重新开始训练(训练精度为39%),保持所有其他参数相同.现在训练准确性再次提高.这可能是什么原因？我无法理解它.而且通过这种方式训练模型变得越来越困难,因为它需要我不断地看到训练精度值.
学习率恒定为0.01
我想了解 pyspark 代码中的分析。
在此之后：https : //github.com/apache/spark/pull/2351
>>> sc._conf.set("spark.python.profile", "true")
>>> rdd = sc.parallelize(range(100)).map(str)
>>> rdd.count()
100
>>> sc.show_profiles()
============================================================
Profile of RDD<id=1>
============================================================
284 function calls (276 primitive calls) in 0.001 seconds
Ordered by: internal time, cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 serializers.py:198(load_stream)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 {reduce}
12/4 0.000 0.000 0.001 0.000 rdd.py:2092(pipeline_func)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 {cPickle.loads}
4 0.000 0.000 0.000 0.000 {cPickle.dumps}
104 0.000 0.000 0.000 0.000 …profiler apache-spark apache-spark-sql pyspark spark-dataframe
除了使用一组或语句
isinstance( x, np.float64 )或isinstance( x, np.float32 )或isinstance( np.float16 )
是否有更简洁的方法来检查变量是浮动类型？
我正在尝试构建一个包含13000个训练图像和3000个验证图像的11级图像分类器.我正在使用深度神经网络,正在使用mxnet进行训练.训练准确度正在提高并达到80%以上,但验证准确度达到54-57%且不会增加.这可能是什么问题？我应该增加图像的数量吗？
我正在处理GPS数据(纬度,经度).对于基于密度的聚类,我在R中使用了DBSCAN.
在我的案例中DBSCAN的优点:
我可以计算距离矩阵(使用Haversine距离公式)并将其用作dbscan中的输入
library(fossil)
dist<- earth.dist(df, dist=T) #df is dataset containing lat long values
library(fpc)
dens<-dbscan(dist,MinPts=25,eps=0.43,method="dist")
现在,当我看到集群时,它们没有意义.有些星团的点数相差超过1公里.我想要密集的群集,但不是那么大.
考虑到不同的值MinPts和eps,并且我还使用k最近邻距离图来获得epsfor MinPts= 25 的最佳值
我dbscan正在做的是进入我的数据集中的每个点,如果点p MinPts在其eps邻域中有一个集群,但同时它也加入了密度可达的集群(我猜这对我来说是个问题) .
这真的是一个很大的问题,特别是"如何在不过多影响其信息的情况下减少集群的大小",但我会将其写下来,如下所示:
dens$cluster,但我怎么知道特定点是核心还是边界？eps.但事实并非如此,因为密度可达集群被组合在一起.dbscan
但可以给我更有意义的聚类？OPTICS 是另一种选择,但它会解决我的问题吗？
Note:有意义的我想说更接近的点应该在一个集群中.但是相距1km或更远的点不应该在同一个簇中.
我是python的新手.我正在使用dbscan代码进行聚类以进行一些更改.现在代码运行正常,但速度非常慢.所以我发现我必须从我的代码中删除'for loop'.这是代码的一部分:
class Point:
def __init__(self, x = 0, y = 0, visited = False, isnoise = False):
self.x = x
self.y = y
self.visited = False
self.isnoise = False
def show(self):
return self.x, self.y
def dist(self, p1, p2):
#Calculate the great circle distance between two points on the earth (specified in decimal degrees)return distance between two point
# convert decimal degrees to radians
dlat = radians(p2.x-p1.x)
dlon = radians(p2.y-p1.y)
a = sin(dlat/2) * sin(dlat/2) + cos(radians(p1.x))* cos(radians(p2.x)) …我正在使用"hello world"教程:http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-two-python.html.
worker.py看起来像这样
import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
time.sleep( body.count('.') )
print " [x] Done"
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(callback,
queue='task_queue')
channel.start_consuming()
我已经在我的工作中使用了这段代码.一切都顺利进行,直到队列中出现一个点,打印后会引发异常[x] Done
Traceback (most recent call last):
File "hullworker2.py", line 242, in <module>
channel.basic_consume(callback,queue='test_queue2')
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pika/channel.py", line 211, in basic_consume
{'consumer_tag': consumer_tag})]) …我正在处理纬度经度数据。我必须根据两点之间的距离进行聚类。现在两个不同点之间的距离是=ACOS(SIN(lat1)*SIN(lat2)+COS(lat1)*COS(lat2)*COS(lon2-lon1))*6371
我想在 R 中使用 k 均值。有什么方法可以覆盖该过程中的距离计算吗？