小编use*_*622的帖子

http://conda.pydata.org/docs/using/envs.html上的conda文档解释了如何与其他人共享环境.

但是,文档告诉我们这不是跨平台:

NOTE: These explicit spec files are not usually cross platform, and      
therefore have a comment at the top such as # platform: osx-64 showing the  
platform where they were created. This platform is the one where this spec
file is known to work. On other platforms, the packages specified might not
be available or dependencies might be missing for some of the key packages
already in the spec.

NOTE: Conda does not check architecture or dependencies when …

在Keras,我们可以将输出返回model.fit到历史记录,如下所示:

 history = model.fit(X_train, y_train, 
                     batch_size=batch_size, 
                     nb_epoch=nb_epoch,
                     validation_data=(X_test, y_test))

现在,如何将历史记录保存到文件中以供进一步使用(例如,绘制针对时期的acc或loss的绘制图)？

我在解决自动填充本地变量时遇到问题.这是一个非常基本的功能,我相信它应该支持.当我开始写一个已经声明的变量名,并按TAB(这是默认的快捷方式)时,我什么也得不到.这是一个错误吗？

说,如果我有这样的处理器这样它说#核= 4,#线程= 4,不支持超线程.

这是否意味着我可以同时运行4个程序/进程(因为核心只能运行一个线程)？或者这是否意味着我可以同时运行4 x 4 = 16程序/进程？

从我的挖掘中,如果没有超线程,每个核心只有一个线程(进程).如果我错了,请纠正我.

在Swift中,假设我有两个数组:

var array1: [Double] = [1.2, 2.4, 20.0, 10.9, 1.5]
var array2: [Int] = [1, 0, 2, 0, 3]

现在,我想按升序对array1进行排序,并相应地重新索引array2以便得到

array1 = [1.2, 1.5, 2.4, 10.9, 20.4]
array2 = [1, 3, 0, 0, 2]

有没有一种简单的方法来使用Swift函数或语法？

我知道我可以构建一个功能来跟踪索引,但我很好奇是否有更优雅的解决方案.

我在 Ubuntu 上使用 python 3.8.2 设置了 TensorFlow 2.2 conda 环境。

我跑了pip install tensorflow-io==0.14.0。

当我尝试

import tensorflow-io as tfio

我收到错误：

File "/home/somedir/miniconda3/envs/env_name/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_io/core/python/ops/__init__.py", line 65, in _load_library
raise NotImplementedError(

NotImplementedError: unable to open file: libtensorflow_io.so, from paths: ['/home/somedir/miniconda3/envs/env_name/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_io/core/python/ops/libtensorflow_io.so']

caused by: ['/home/somedir/miniconda3/envs/env_name/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_io/core/python/ops/libtensorflow_io.so undefined symbol:
_ZN10tensorflow0pKernel11TraceStringEPNS_150pKernelContextEb']

有什么问题以及如何解决它？

在如下所示的类声明中定义时,static enum和enum定义之间的区别是什么？

class Example
{
     Example();
     ~Example();

     static enum Items{ desk = 0, chair, monitor };
     enum Colors{ red = 0, blue, green };
}

另外,既然我们在一个类中定义类型,我们称之为什么？通过类比,如果我在类中定义变量,我们称之为成员变量.

在创建调用成员函数的线程时,将指针传递给当前类或传递引用是否有区别？

从下面的例子中,method1的行为与method2相同吗？有什么不同吗？

class MyClass
{
public:
    MyClass(){};
    ~MyClass(){};
    void memberFunction1()
    {
        //method 1
        std::thread theThread(&MyClass::memberFunction2, this, argumentToMemberFunction2)

        //method 2
        std::thread theThread(&MyClass::memberFunction2, std::ref(*this), argumentToMemberFunction2)
    }
    void memberFunction2(const double& someDouble){};
}

Pandas DataFrame有一个重命名方法，该方法带有一个名为“ index”的参数。我不理解文档中对参数的描述： DataFrame.rename

具体来说，我使用它的方式类似于文档网页上的示例：

df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})

我了解结果，但不明白为什么要设置index=str。

该index参数用于什么？为什么要设置示例index=str？

我正在使用Keras VGG16模型。

我已经看到，有一个preprocess_input方法可以与VGG16模型结合使用。该方法似乎在imagenet_utils.py中调用preprocess_input方法，该方法（取决于大小写）在imagenet_utils.py中调用_preprocess_numpy_input方法。

该preprocess_input有mode哪些期待“朱古力”，“TF”，或“火炬”的说法。如果我在带有TensorFlow后端的Keras中使用模型，我应该绝对使用mode="tf"吗？

如果是，这是否是因为Keras加载的VGG16模型受过经过相同预处理（即，将输入图像的范围从[0,255]更改为输入范围[-1,1]）的图像进行了训练？

另外，用于测试模式的输入图像也应进行此预处理吗？我相信最后一个问题的答案是肯定的，但我希望得到保证。

我希望Francois Chollet能够正确地做到这一点，但是看他是不是https://github.com/fchollet/deep-learning-models/blob/master/vgg16.py，或者我使用错了mode="tf"。

更新信息

@FalconUA将我带到牛津的VGG，那里有一个模型部分，其中包含16层模型的链接。通过以下模型 16层模型中的链接可以找到有关将preprocessing_input mode参数tf缩放为-1到1并caffe减去一些平均值的信息：信息页面。在“说明”部分中，它说：