小编Jos*_*row的帖子

只需尝试在我的mac OSX 10.10.05上创建虚拟环境

从终端运行,已经成功地在Linux上运行VirtualEnv,在其他计算机上运行Windows OS.

通过向我的bash配置文件添加WORK_ON路径尝试对此进行故障排除,但未解决.在线论坛似乎没有解决这个问题,建议使用mkvirtualenv,它似乎不是每个点,conda和easy_install的可下载包...

无论如何,如果你能够帮助那将是非常感激.

这是终端输出:

joshua ~ $ pip install --upgrade virtualenv
Requirement already up-to-date: virtualenv in ./anaconda/lib/python3.5/site-packages
joshua ~ $ virtualenv -p python3 test
Running virtualenv with interpreter /Users/joshua/anaconda/bin/python3
Using base prefix '/Users/joshua/anaconda'
New python executable in /Users/joshua/test/bin/python3
Also creating executable in /Users/joshua/test/bin/python
ERROR: The executable /Users/joshua/test/bin/python3 is not functioning
ERROR: It thinks sys.prefix is '/Users/joshua' (should be '/Users/joshua/test')
ERROR: virtualenv is not compatible with this system or executable

...尝试卸载virtualenv

  Successfully uninstalled virtualenv-15.1.0
joshua ~ $ …

启动sublime文字3时出现奇怪的错误消息。

启动时，出现以下错误。

这是我系统上的一些背景：

Windows 10

Sublime Text 3（通过Sublime Text软件包安装程序安装的Anaconda软件包）

从CMD：

C:\Users\joshu>where python
C:\cygwin64\bin\python
C:\Users\joshu\Anaconda3\python.exe

C:\Users\joshu>which python
/usr/bin/python

C:\Users\joshu>python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit)

从sublime text 3控制台：

sys.version
'3.3.6 (default, Sep 22 2016, 23:32:57) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)]'

sys.path

['C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\Sublime Text 3\\Installed Packages\\AutoPEP8.sublime-package\\sublimeautopep8lib\\packages_py3', 'C:\\Program Files\\Sublime Text 3', 'C:\\Program Files\\Sublime Text 3/python3.3.zip', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\Sublime Text 3\\Packages', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\pygments\\all', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\coverage\\ST3_WI~2', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\MARKUP~1\\all', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\PYTHON~1\\st3', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\PYTHON~2\\all', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\SUBLIM~1\\Packages\\mdpopups\\st3', 'C:\\Users\\joshu\\AppData\\Roaming\\Sublime Text 3\\Packages\\coverage\\st3_windows_x64']

第一个问题是我不知道如何“检查是否存在执行anaconda jsonserver.py脚本的Python进程”。

但最终，我对如何解决此问题一无所知。

我的“测试”看anaconda是否正常运行是尝试导入Numpy（这不起作用..未检测到模块）。

我确实将以下代码粘贴到了sublime text 3控制台中..看起来什么都没发生：

import socket; socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM).connect(("localhost", 59552))

我正在为这个迁移学习个人项目开发一个特征提取器，Kera 的 VGG16 模型的预测功能似乎很慢（一批 4 张图像需要 31 秒）。我确实希望它会很慢，但不确定预测函数是否比它应该的慢。

data = DataGenerator() 
data = data.from_csv(csv_path=csv_file,
                     img_dir=img_folder,
                     batch_size=batch)

#####################################################
conv_base = VGG16(include_top=False, 
                  weights='imagenet', 
                  input_shape=(480, 640, 3))

model = Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 4)))
model.add(Flatten())
######################################################

for inputs, y in data:
    feature_batch = model.predict(inputs)

    yield feature_batch, y

所以，我的预感是它很慢，原因如下：

• 我的输入数据有点大（加载 (480, 640, 3) 大小的图像）
• 我在弱 CPU (M3-6Y30 @ 0.90GHz) 上运行
• 我在特征提取器的末尾有一个展平操作。

我尝试过的事情：

• 其他 StackOverFlow 帖子建议添加一个最大池化层以减少特征大小/删除无关的零。我做了一个相当大的最大池窗口（从而显着减少了特征大小，但我的预测时间增加了。
• 由于使用了我的 M3 CPU，批处理不会缩短时间，这可能很明显）。批量大小为 1 个图像需要 8 秒，批量大小为 4 需要 32。

关于如何加快预测功能有什么想法吗？我需要运行至少 10,000 张图像，并且由于项目的性质，我希望在进入模型之前尽可能多地保留原始数据（将与其他特征提取模型进行比较）

我所有的图像文件都保存在本地，但我可以尝试设置一台云计算机并将我的代码移到那里以在 GPU 支持下运行。

问题仅仅是我在一个极小的 CPU 上运行 …

情况

我正在尝试使用pip 将apache- airflow 安装到conda环境中。我无法执行此操作，因为setup.py egg_info一直失败：

命令“ python setup.py egg_info”在C：\ Users \ joshu \ AppData \ Local \ Temp \ pip-install-3efyslfh \ apache-airflow \中失败，错误代码为1

我跑步时的讯息

pip install "apache-airflow[s3, postgres]"

我在Windows cmd中运行了此命令，然后以cmd中的管理员身份再次执行了所有步骤（在打开cmd时按Shift + Enter）。

(myVenv) C:\Users\joshu\Documents>pip install "apache-airflow[s3, postgres]"
Collecting apache-airflow[postgres,s3]
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/9e/12/6c70f9ef852b3061a3a6c9af03bd9dcdcaecb7d75c8898f82e3a54ad5f87/apache-airflow-1.9.0.tar.gz
    Complete output from command python setup.py egg_info:
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\joshu\AppData\Local\Temp\pip-install-3efyslfh\apache-airflow\setup.py", line 102
        async = [
              ^
    SyntaxError: invalid syntax

    ----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with …

我一直在开发一个项目，主要使用主分支，但我也创建了一个开发分支，但没有做太多工作。我切换到该分支并切换回 Master，却发现所有未跟踪的文件都不再位于我的存储库中（.env 文件、数据文件夹及其中的所有内容、config.json 文件）。

似乎当我切换分支时，我的存储库发生了更改并丢弃了 .gitignore 中的所有内容。有什么办法可以恢复所有这些文件吗？

我开始着手研究使用Flask将预测模型部署到Web应用程序，但不幸地陷入了起步阶段。

我做了什么：

我在model.py程序中腌制了模型：

import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

class NeuralNetwork():
    """
    Two (hidden) layer neural network model. 
    First and second layer contain the same number of hidden units
    """
    def __init__(self, input_dim, units, std=0.0001):
        self.params = {}
        self.input_dim = input_dim

        self.params['W1'] = np.random.rand(self.input_dim, units)
        self.params['W1'] *= std
        self.params['b1'] = np.zeros((units))

        self.params['W2'] = np.random.rand(units, units)
        self.params['W2'] *= std * 10  # Compensate for vanishing gradients
        self.params['b2'] = np.zeros((units))

        self.params['W3'] = np.random.rand(units, 1)
        self.params['b3'] = np.zeros((1,))

model …

当数据随时间序列变化时，我正在尝试为箱线图制作动画。

我正在处理 matplotlib 动画示例，它展示了它如何与 plot 函数一起工作，但这似乎不适用于 boxplot 函数：

代码在下面工作，但将两行更改为箱线图给了我错误

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(np.arange(10))  # <-- ax.boxplot(np.arange(10))
ax.set_ylim(0, 20)


def update(data):
    line.set_ydata(data)  # < -- line = ax.boxplot(data)? 
    return line,


def data_gen():
    i = 0
    while True:
        yield np.arange(10) + i
        i += .1

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=100)
plt.show()

Boxplot 似乎也没有“set_data”函数或“animated=True”参数。

本质上，我希望动画的工作方式与上述相同，但描绘的是箱线图而不是线图。