小编pat*_*_ai的帖子

看来互联网还没有为R回答这个问题:

如果我有约会.比如3月20日:as.Date("2015-03-20")我如何在R上一个星期天得到？即,在上面的例子中,as.Date("2015-03-15").

我想在python中复制一个类实例.我试过,copy.deepcopy但我收到错误消息:

RuntimeError:此时只有用户显式创建的变量(图形离开)才支持deepcopy协议

所以假设我有类似的东西:

class C(object):
    def __init__(self,a,b, **kwargs):
        self.a=a
        self.b=b
        for x, v in kwargs.items():
            setattr(self, x, v)

c = C(4,5,'r'=2)
c.a = 11
del c.b

现在我想做一个相同的深层副本c,有一个简单的方法吗？

我在我的linux机器上安装了keras,但是当我尝试从keras.datasets导入数据集时,我收到一个无法找到它的错误.

例如:

from keras.datasets import mnist

我收到了错误

ImportError:没有名为keras.datasets的模块

我安装了keras pip install并成功安装.

我想在python中编写TensorFlow操作,但我希望它是可微分的(能够计算渐变).

这个问题询问如何在python中编写一个op,答案建议使用py_func(没有渐变):Tensorflow:用Python编写一个Op

TF文档描述了如何仅从C++代码添加操作:https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/adding_an_op/index.html

在我的情况下,我正在进行原型设计,所以我不关心它是否在GPU上运行,我不关心它是否可以从TF python API以外的任何东西使用.

是batchnorm势头约定(默认值= 0.1),正确的,因为在其他的库,例如Tensorflow这似乎通常是在默认情况下为0.9或0.99？或许我们只是使用不同的约定？

现在tensorflow中的最大池函数是

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
Returns:
A Tensor with type tf.float32. The max pooled output tensor.

我想有一个扩展版本的max_pool,比如

tf.nn.top_k_pool(value, ksize, strides, padding, k=1, name=None)

Performs the top k pooling on the input.

Args:

value: A 4-D Tensor with shape [batch, height, width, channels] and type tf.float32.
ksize: A list of ints that has length >= 4. The size of the window for each dimension of the input tensor.
strides: A list of ints that has length >= 4. The stride …

我想要一种方法来降低TensorFlow(大约:截断尾数)中浮点数的精度到定义的整个范围内的任意位数.我不需要完全以降低的精度编写代码(如tf.float16),而是需要提出一系列操作来降低张量的精度,同时保留原始类型(例如tf.float32).

例如,如果整个范围是0到1,精度是8位,则0.1234将变为圆形(0.1234*256)/ 256 = 0.125.这使用简单的舍入.

我还想进行统计舍入,其中每个方向的舍入概率与该值的距离成正比.例如,0.1234*256 = 31.5904,这将在59%的时间内达到32/256,并且在41%的时间内达到31/256.

额外的问题:如何获取现有图表并修改它以在每次卷积后添加舍入？

我想要一个看起来像这样的情节:

我想用matplotlib做这个:

fig, ax = plt.subplots()

with sns.axes_style("darkgrid"):
    for i in range(5):
        ax.plot(means.ix[i][list(range(3,104))], label=means.ix[i]["label"])
        ax.fill_between(means.ix[i][list(range(3,104))]-stds.ix[i][list(range(3,104))], means.ix[i][list(range(3,104))]+stds.ix[i][list(range(3,104))])
    ax.legend()

我希望阴影区域与中心的线条颜色相同.但是现在,我的问题是means有一些NaN并且fill_between不接受.我收到了错误

TypeError:输入类型不支持ufunc'isfinite',根据强制转换规则''safe',输入无法安全地强制转换为任何支持的类型

关于如何实现我想要的任何想法？该解决方案不需要使用matplotlib,只要它可以绘制我的一系列点与多个系列的不确定性.

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