小编Tom*_*ini的帖子

我正在使用Keras运行一个简单的前馈网络.只有一个隐藏层我想对每个输入与每个输出的相关性做一些推断,我想提取权重.

这是模型:

def build_model(input_dim, output_dim):
    n_output_layer_1 = 150
    n_output = output_dim
    model = Sequential()
    model.add(Dense(n_output_layer_1, input_dim=input_dim, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Dense(n_output))

为了提取我写的重量:

for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights() 


weights = np.array(weights[0])     #this is hidden to output
first = model.layers[0].get_weights() #input to hidden
first = np.array(first[0])

不幸的是,我没有得到矩阵中的偏差列,我知道Keras会自动插入它.

你知道如何检索偏差权重吗？

预先感谢您的帮助 !

我正在尝试在我的Ubuntu guest上的当前分支上创建一个分支.不幸的是我一直收到这个错误:

git checkout -b origin/feature/IF-53-change-validation-window/Tommaso
fatal: cannot lock ref 'refs/heads/origin/feature/IF-53-change-validation-window/Tommaso': 
'refs/heads/origin/branch' exists; 
cannot create 'refs/heads/origin/branch/Tommaso'

我尝试git gc --prune=now了这里建议链接,但不断得到相同的错误.

我正在尝试将更改推送到远程存储库，但由于某种原因我不能。

当我git branch看到这就是我所看到的：

develop
feature/all_features
* feature/Tommaso

当我git status：

On branch feature/Tommaso
nothing to commit, working directory clean

我可以clone回购并pull进行开发，但是当我git pull这样做时，我得到的是：

There is no tracking information for the current branch.
Please specify which branch you want to merge with.
See git-pull(1) for details.
git pull <remote> <branch>
If you wish to set tracking information for this branch you can do so with:
git branch --set-upstream-to=origin/<branch> feature/Tommaso

我猜问题是远程仓库没有我在本地创建的当前分支。

编辑：我还不够清楚：我想feature/Tommaso在 …

我有一个像下面这样的图像：

我想要的是获取每个段的起点和终点的坐标。实际上我的想法是考虑这样一个事实，即每个极值点应该只有一个点属于其附近的线段，而所有其他点应该至少有 2 个。不幸的是，这条线的厚度不等于一个像素，所以这个推理不成立。

我对 Python 还很陌生，在一段简单的代码上发现了一些问题。我将 Pycharm 与 A​​naconda 一起使用。

这是我的代码：

posSentences = open('rt-polarity-pos.txt', 'r')

print (posSentences.read())

运行文件/终端时读取文件并打印出来没有问题。

但是当我尝试在控制台中运行相同的命令时，我得到：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

我检查了控制台的目录，但它们看起来很好并且与运行文件相同：

控制台设置

感谢您的帮助！

我在Python Keras中安装了神经网络。

为了避免过度拟合，我想监视训练/验证损失并创建适当的回调，当训练损失远小于验证损失时，该回调将停止计算。

回调的示例是：

callback = [EarlyStopping(monitor='val_loss', value=45, verbose=0, mode='auto')]

与验证损失相比，训练损失过少时，有什么方法可以停止训练？

先感谢您

我正在尝试在 JAGS 中执行此操作：

z[l] ~ dbeta(0.5,0.5)
y[i,l] ~ z[l]*dnorm(0,10000) + inprod(1-z[l],dnegbin(exp(eta_star[i,l]),alpha[l]))

（dnorm(0,10000)对 0 的狄拉克 delta 进行建模：如果您对该模型感兴趣，请参阅此处）。

但我得到：

     RUNTIME ERROR:
     Incorrect number of arguments in function dnegbin

但如果我这样做：

y[i,l] ~ dnegbin(exp(eta_star[i,l]),alpha[l])

它运行得很好。我想知道我不能乘以分布的值，所以我想这样的东西可以工作：

z[l] ~ dbeta(0.5,0.5)
pointmass_0[l] ~ dnorm(0,10000)
y[i,l] ~ dnegbin(exp(eta_star[i,l]),alpha[l])
y_star[i,l] = z[l]*pointmass_0[l]+inprod(1-z[l],y[i,l])

如果我运行它，我会得到：

ystar[1,1] is a logical node and cannot be observed

我有一个这样的tibble：

> library(tidyverse)
> tbl <- tibble(x = c('a', 'b', 'c'), y = 1:3)
> tbl
# A tibble: 3 x 2
      x     y
  <chr> <int>
1     a     1
2     b     2
3     c     3

我想创建一个列表，其中列表元素的名称来自 x（我有所有不同的条目），而值来自 y。我想要这个清单：

list(a = 1, b = 2, c = 3)
$a
[1] 1

$b
[1] 2

$c
[1] 3

先感谢您