小编use*_*311的帖子

我在谷歌硬盘上上传了一些数据文件.我想将这些文件导入google colab.

REST API方法和PyDrive方法显示如何创建新文件并将其上载到驱动器和colab上.使用它,我无法弄清楚如何在我的python代码中读取我的驱动器上已存在的数据文件.

我是一个全新的人.有人可以帮我吗？

我是深度学习的新手，目前正在使用LSTM进行语言建模。我在看pytorch文档，对此感到困惑。

如果我创建一个

nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) 

其中hidden_​​size = 4和num_layers = 2，我想我将拥有一个类似的架构：

op0    op1 ....
LSTM -> LSTM -> h3
LSTM -> LSTM -> h2
LSTM -> LSTM -> h1
LSTM -> LSTM -> h0
x0     x1 .....

如果我做类似的事情

nn.LSTM(input_size, hidden_size, 1)
nn.LSTM(input_size, hidden_size, 1)

我认为网络架构将与上面完全一样。我错了吗？如果是，这两者之间有什么区别？

我正在我的 python 代码中创建一个运行时模块，类似于

string_code = """
import existing_module

a = "my_string"
existing_module.register(a)
"""

mod = ModuleType("mymodule")
sys.modules["mymodule"] = mod
exec(string_code, mod.__dict__)

在现有的模块中，我有代码检查调用者是否是一个模块

def register(a: str):
    caller = inspect.stack()[1]
    caller_module = inspect.getmodule(caller[0])
    assert caller_module is not None

由于我从运行时模块调用现有模块，因此我预计 caller_module 不是 None 。然而，我确实符合这个断言。不知道为什么。

有人可以帮忙吗？

查看 python 文档，如果我将记录器级别设置为 INFO，它应该打印出级别为 INFO 及更高级别的所有日志。

但是，下面的代码截图只打印“错误”

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.info("Info")
logger.error("error")
logger.info("info")

输出

error

这可能是什么原因？

我目前正在研究kaggle中的数据集.在训练训练数据模型后,我在验证数据上进行测试,得到的精度约为0.49.

但是,相同的模型在测试数据上给出0.05的准确度.

我使用神经网络作为我的模型

那么,发生这种情况的可能原因是什么？如何开始检查和纠正这些问题？

Snippet1:以下代码段打印出0 1但返回一个空向量.

vector<int> trial() {
    vector<int> ret;
    ret.reserve(2);
    ret[0] = 0;
    ret[1] = 1;
    cout << ret[0] << " " << ret[1] << "\n";
    return ret;
}

代码段2:以下代码段打印出0 1并返回包含{0,1}的向量.

vector<int> trial() {
    vector<int> ret;
    ret.push_back(0);
    ret.push_back(1);
    cout << ret[0] << " " << ret[1] << "\n";
    return ret;
}

为什么代码片段1不像代码片段2那样工作.如果我保留内存并向向量添加值.