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简短的问题：如何在TensorBoard的“嵌入”选项卡中选择要查看的检查点？

问题的较长版本：

我想用TensorBoard可视化单词嵌入。为此，在阅读了官方教程 （镜像）后，我添加了以下代码：

embedding_writer = tf.summary.FileWriter(model_folder)     
embeddings_projector_config = projector.ProjectorConfig()
embedding = embeddings_projector_config.embeddings.add()
embedding.tensor_name = model.W.name # W corresponds to the embeddings' weights.
projector.visualize_embeddings(embedding_writer, embeddings_projector_config)

# Initialize the model
sess.run(tf.global_variables_initializer())

[...]

# Then, for each training epoch:
model_saver.save(sess, os.path.join(model_folder, 'model_{0:05d}.ckpt'.format(epoch_number)))

查看TensorFlow保存日志的文件夹，我确实为每个纪元都有一个检查点：

但是，在TensorBoard的嵌入选项卡中，看来我只能查看最新的检查点：

有时，我想查看以前时期的嵌入内容。如何在TensorBoard的嵌入选项卡中选择要查看的检查点？

如何用R将矩阵或数据帧划分为N个大小相等的块？我想水平切割矩阵或数据框.

例如,给定:

r = 8
c = 10
number_of_chunks = 4
data = matrix(seq(r*c), nrow = r, ncol=c)
>>> data

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    1    9   17   25   33   41   49   57   65    73
[2,]    2   10   18   26   34   42   50   58   66    74
[3,]    3   11   19   27   35   43   51   59   67    75
[4,]    4   12   20   28   36   44   52   60   68    76
[5,]    5   13   21   29   37 …

我有时会粘贴一个要在R控制台中执行的命令列表.默认情况下,如果一个命令失败(即引发错误),R控制台会指示命令失败,然后执行后续命令.

有没有办法配置R控制台,以便在一个命令失败时它停止执行命令列表？

如何从 Python 中的 2D 散点图数据创建热图，其中散点图中的每个 (x,y) 点都有与其关联的 az 值？z 值将是用于为热图着色的值。

例如，在 R 中，我可以使用：

# This example is from http://knowledge-forlife.com/r-creating-heatmap-scatterplot-data/
#I'm just setting the seed so you can see the same example on your computer
set.seed(1)

#Our X data
x <- runif(150)

#Our Y data
y <- runif(150)

#Our Z data
z <- c(rnorm(mean=1,100),rnorm(mean=20,50))

#Store the length of our data
N <- length(x)

# View the scatterplot
plot(x, y)

#Here is the interpolation to give the heatmap effect. 
#Use xo and …

可以通过 Python 下载一节的模型，如下（镜像）：

import stanza
stanza.download('en')       # This downloads the English models for the neural pipeline

如何通过命令行下载节的模型？

例如，使用 spaCy 可以使用：

python -m spacy download en

我尝试失败：

python -m stanza download en

我用stanza==1.0.1。

我想在我的 test.m 文件中运行一个函数 - 比如说测试。我想从终端使用 Octave 运行这个函数。所以，它应该是这样的：

$>/Users/me/octave/bin/octave test(param1,param2)?

我怎样才能做到这一点？我可以在 Matlab 中做到这一点。但是我在 Octave 中没有找到方法。

在matlab中,如果m乘3矩阵的行都存在于更大的n乘3矩阵中,那么如何创建一个不包含第一个(m乘3)矩阵行的(nm)×3矩阵？

例如,如果第一个矩阵是[1 4 6],那么第二个矩阵是[1 2 3; 1 4 6; 8 7 4],我怎样才能想出矩阵:[1 2 3; 8 7 4]？

我在MySQL Workbench的SQL编辑器中有两个选项卡,每个选项卡都包含一个SQL查询:有什么方法可以同时启动这两个查询？我使用Windows 7 64位Ultimate和MySQL Workbench 5.2.47 CE.

如何交换多维 Python 列表的轴？

例如，如果多维 Python 列表是input = [[1,2], [3,4,5],[6]]，我希望将其output = [[1,3,6], [2,4], [5]]作为输出。

numpy.swapaxes允许对数组执行此操作，但它不支持维度具有不同大小的情况，如给定示例中所示。与典型的map(list, zip(*l)).

我生成一个 npz 文件如下：

import numpy as np
import os

# Generate npz file
dataset_text_filepath = 'test_np_load.npz'
texts = []
for text_number in range(30000): 
    texts.append(np.random.random_integers(0, 20000, 
                 size = np.random.random_integers(0, 100)))
texts = np.array(texts)
np.savez(dataset_text_filepath, texts=texts)

这给了我这个 ~7MiB npz 文件（基本上只有 1 个变量texts，它是一个 Numpy 数组的 NumPy 数组）：

我加载了numpy.load()：

# Load data
dataset = np.load(dataset_text_filepath)

如果我按如下方式查询，则需要几分钟：

# Querying data: the slow way
for i in range(20):
    print('Run {0}'.format(i))
    random_indices = np.random.randint(0, len(dataset['texts']), size=10)
    dataset['texts'][random_indices]

而如果我查询如下，它需要不到 5 秒：

# Querying data: …