我正在为我的Tensorflow工作区使用单元测试系统，我想知道是否存在任何方法或属性（给定具有优化器操作的图形（在调用.minimize（）之后），以获得最终的损失张量）正在优化以及它所控制的变量。
例如，如果我打电话给train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)我，我想只访问train_op来检索cross_entropy。
我可以访问该train_op对象，我只想知道该对象所引用的损失以及哪个变量控制。
我在日常工作中使用 Pandas，我使用的一些数据框非常大（大约有数亿行乘以数百列）。有没有办法减少RAM内存消耗？
我正在使用 zsh 自定义提示符，我试图显示我的分支前后有多少提交。为此，我使用以下命令
git rev-list --left-right --count main...origin/main
它返回a b其中 a 是本地提交领先于远程的提交，b 是远程提交领先于本地的提交。
我发现了一个我无法正确理解的不一致之处。复制代码如下
git clone https://github.com/numpy/numpy
cd numpy
git rev-list --left-right --count main...origin/main
# 0 0 # As expected
git reset --hard HEAD~10
git rev-list --left-right --count main...origin/main
# 0 31 # Whaaaaaaat?
有人可以帮助我理解我错过了什么吗？
谢谢
你能帮我破解这个吗？上下文解释起来有点复杂，但是 tl;dr 我必须处理一个无法安装库的生产系统，并且其中一个库需要非法关键字参数作为输入。
def hack_me(**kwargs):
if kwargs.get("hack:/me") is not None:
print("Hacked!")
目标是上面的函数在不修改它的情况下打印 Hacked!.