小编Fan*_*nta的帖子

我想更改PyCharm源代码编辑器的背景颜色.我怎样才能做到这一点？

我在Ubuntu下运行它.

我正在尝试编码包含字符串的字典json,并获得一个is not JSON serializable error.

示例代码:

import base64
import json

data={}
encoded = base64.encodebytes(b'data to be encoded')
data['bytes']=encoded

print(json.dumps(data))

我收到的错误:

TypeError: b'ZGF0YSB0byBiZSBlbmNvZGVk\n' is not JSON serializable

如何正确编码包含JSON字节的字典？

我实例化一个scikit模型之后(例如LinearRegression),如果我调用它的fit()方法多次(具有不同X和y数据),会发生什么？它是否适合数据模型,如果我只是重新实例化模型(即从头开始),或者它是否保留到之前调用已经适合的帐户数据中fit()？

尝试LinearRegression(也查看其源代码)在我看来,每次调用时fit(),它都适合从头开始,忽略之前调用同一方法的结果.我想知道这一般是否正确,并且我可以依赖于scikit学习的所有模型/管道的这种行为.

我发现Xavier神经网络中权重初始化的变化都提到了扇入和扇出 ; 你能告诉我们这两个参数是如何计算的吗？特别针对这两个例子:

1)利用形状[5,5,3,6]的滤波器(宽度,高度,输入深度,输出深度)初始化卷积层的权重;

2)初始化完全连接层的权重,形状为[400,120](即将400个输入变量映射到120个输出变量).

谢谢!

我正在将RGB彩色图像输送到用Keras实现的神经网络.如何让Keras将图像转换为不同的色彩空间(例如YUV,Lab或某些灰度)？

我尝试了一个Lambda()图层,但收到了一个错误:

model.add(Lambda(lambda x: cv2.cvtColor(x, cv2.COLOR_RGB2LAB), input_shape=(160, 320, 3)))

给我

TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar

我相信问题是xTensor,我不知道如何将其转换为OpenCV接受的东西.

更好的是,如果我可以在GPU中完成它.例如,使用Tensorflow,我会使用诸如tf.image.rgb_to_hsv()和之类的函数tf.image.rgb_to_grayscale().

谢谢!

拟合使用其功能API（从继承tf.keras.Model）定义的Keras模型时，出现此错误：

AttributeError: 'Model' object has no attribute '_output_tensor_cache'

我该如何解决？下面是复制该代码的最小代码，然后是该错误的完整堆栈跟踪。错误发生在调用时Model.fit()，甚至在实现之前Model.__call__()。

我正在使用tensorflow-gpu（1.7.0）。

import tensorflow as tf
import numpy as np


# Using Keras functional API
class Model(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.inp = tf.keras.layers.Input(shape=(8,))
        self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(32)
        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(10)

    def __call__(self, inputs, trainig=False):
        y = self.inp(inputs)
        y = self.fc1(y)
        y = self.fc2(y)
        return y


if __name__ == '__main__':
    # Just a random dataset, to try out the code
    X = np.random.rand(512, 8)
    y = np.random.randint(0, …

我有一个字符串:

string line="6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1";

我想将其中的数字复制到std :: vector的各个元素中.我想使用std :: vector.assign()或std :: copy().

所以我写道:

string line="6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1";
vector<double> row;
istringstream iss { line };
row.assign(istream_iterator<double>(iss), istream_iterator<double>());

但结果是assign()只将字符串中的第一个数字复制到向量,即得到

row={6}

虽然我想得到

row={6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1}

如果我使用std :: copy,就像在:

string line="6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1";
vector<double> row;
istringstream iss { line };
copy(istream_iterator<double>(iss), istream_iterator<double>(), back_inserter(row));

看完第一个数字后,看起来字符串的副本结束,我不知道为什么.知道如何使用assign()或copy()将字符串中的每个数字复制到向量中吗？

我已经在Run > Edit Configurations...下设置了环境变量的默认值，但是，当我创建新的 PyCharm 项目时，该默认值会丢失，我必须再次设置环境变量。

如何设置环境变量以影响我创建的任何新 PyCharm 项目？

谢谢！

在Tensorflow中有没有办法找到给定的tf.Session()是否仍然打开？到目前为止,我找到的唯一方法是尝试使用它,并在未打开时捕获异常.

当我通过PyCharm将命令行参数传递给我的Python程序时,我会像往常一样发现它们sys.argv,tf.app.flags.FLAGS而是报告空字符串.

如果我在PyCharm外部运行相同的程序(从命令行),则tf.app.flags.FLAGS报告预期的命令行参数值.

请参阅下面的屏幕截图,了解我如何在PyCharm中传递命令行参数.

这是一个重现问题的简短程序:

import tensorflow as tf
from sys import argv

flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS

# command line flags
flags.DEFINE_string('input', '', "input file (.p)")

def main(_):
    print('Parameters', argv)
    print('input', FLAGS.input or 'is empty')

# parses flags and calls the `main` function above
if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

如果我从命令行运行它,我得到预期的输出:

python3 issue.py --input my_data.p
Parameters ['issue.py', '--input', 'my_data.p']
input my_data.p

但是从PyCharm,input设置为空字符串:

/usr/bin/python3.5 /home/fanta/workspace/CarND-Transfer-Learning-Lab/issue.py "--input my_data.p"
Parameters ['/home/fanta/workspace/CarND-Transfer-Learning-Lab/issue.py', '--input my_data.p']
input is empty

如何 …