小编ent*_*ron的帖子

我正在学习scrapy的教程:http://doc.scrapy.org/en/1.0/intro/tutorial.html

当我在教程中运行以下示例脚本时.我发现即使它已经遍历选择器列表,我从中得到的磁贴sel.xpath('a/text()').extract()仍然是一个包含一个字符串的列表.喜欢[u'Python 3 Object Oriented Programming']而不是u'Python 3 Object Oriented Programming'.在后面的示例中,列表被分配给项目item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract(),我认为这在逻辑上是不正确的.

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            title = sel.xpath('a/text()').extract()
            link = sel.xpath('a/@href').extract()
            desc = sel.xpath('text()').extract()
            print title, link, desc

但是,如果我使用以下代码:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/",
    ]

    def parse(self, response):
        for href in …

我正在学习Theano.我写了一个简单的dropout函数如下:

import theano.tensor as T
srng = T.shared_randomstreams.RandomStreams()

def drop(input, dropout=0.0):
    if T.gt(dropout, 0.):
        retain_prob = 1 - dropout.astype('floatX')
        mask = srng.binomial(n=1, p=retain_prob, size=input.shape, dtype='floatX')
        return input * mask / retain_prob
    else:
        return input

当我将此函数应用于前两个卷积层的输入时,每个图像上花费的平均时间从0.5ms增加到大约2.5ms!有谁知道这种剧烈减速的原因是什么？

我正在使用安装了cuDNN的GTX 980卡.