小编zim*_*rol的帖子

我正在使用Firefox 56.在自动更新Firefox到版本56后,Firebug已经停止工作是否有任何补丁在Firefox 56版本上使用Firebug？

我正在尝试使用预先训练的模型,添加一些新的图层和操作并执行训练课程tensorflow.因此,我对tf.keras.applications.*命名空间进行了详细说明,并开始在那里使用一些已实现的模型.

加载基本模型后,我将添加这些新图层,如下所示:

x = base_model.output
# this line seems to cause my error
x = tf.reshape(x, [-1, 1]) 
# using this line solves the issue
# tf.keras.layers.Flatten()(x) #
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(5, activation="softmax")(x)

当我现在tf.keras.models.Model(...)从Tensor 创建一个新的时x,我收到此错误消息:

Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`
(thus holding past layer metadata).
Found: Tensor("dense_27/Softmax:0", shape=(?, 3), dtype=float32)

我猜这个异常是因为tf.*在tf.keras模型中使用了一个操作引起的.在这种情况下,我可以轻松地使用keras alterantive,但现在我开始想知道是否存在一种解决方法,无论如何在keras模型中使用张量操作.还是我完全限制使用tf.keras.layer.*操作？

from random import randint
from random import seed
import math
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense,TimeDistributed,RepeatVector

seed(1)
def ele():
    X,y = [],[]
    for i in range(1):
        l1=[]
        for _ in range(2):
            l1.append(randint(1,10))
        X.append(l1)
        y.append(sum(l1))
    for i in range(1):
        X = str(X[0][0])+'+'+str(X[0][1])
        y = str(y[0])
    char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(alphabet))
    Xenc,yenc = [],[]
    for pattern in X:
        integer_encoded = [char_to_int[char] for char in pattern]
        Xenc.append(integer_encoded[0])
    for pattern …

我试图读取用户输入的信息并将其解析为Person使用该类型的类型Gender.为此,我使用此代码:

data Person = Person String Int Gender String
data Gender = Male | Female | NotSpecified deriving Read

instance Show Gender where
    show Male = "male"
    show Female = "female"
    show NotSpecified = "not specified"

instance Show Person where
    show (Person n a g j) = "Person {name: " ++ n ++ ", age: " ++ show a ++ 
        ", gender: " ++ show g ++ ", job: " ++ j ++ "}"

readPersonMaybeT :: …

我目前正在阅读萨顿的Reinforcement Learning: An introduction书。阅读第6.1章后，我想TD(0)为此设置实现RL算法：

为此，我尝试实现此处显示的伪代码：

这样做时，我想知道如何执行此步骤A <- action given by ? for S：我可以A为当前状态选择最佳动作S吗？由于值函数V(S)仅取决于状态，而不取决于我并不真正知道的操作，因此如何实现。

我发现了这个问题（我从哪里获得图像），该问题涉及相同的练习-但在这里，操作是随机选择的，而不是由操作策略选择的?。

编辑：或者这是伪代码不完整的，所以我也必须以action-value function Q(s, a)另一种方式近似？

我从这里开始了解 ExifInterface，但我不明白这个库的确切用法。