小编mat*_*ang的帖子

我正在尝试按照此链接构建深度自动编码器，但出现此错误：

值错误：输入 0 与层密集_6 不兼容：输入形状的预期轴 -1 具有值 128 但得到形状（无，32）

编码：

input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(128, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = Dense(32, activation='relu')(encoded)

decoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(128, activation='relu')(decoded) #decode.shape = (?,128)
decoded = Dense(784, activation='relu')(decoded)

autoencoder = Model(input_img, decoded)

encoder = Model(input_img, encoded)
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input)) #ERROR HERE
...

这是我得到的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "autoencoder_deep.py", line 37, in <module>
    decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
  File …

到目前为止，我有一些不应运行的单元测试，是否可以跳过它们？除了在要运行的程序上使用fdescribe之外。

当我以编程方式将画外音焦点移至标签时，不会读出标签的提示。我该如何解决这个问题？仅读出可访问性标签。

UIAccessibilityPostNotification(UIAccessibilityLayoutChangedNotification, self.label)

我有一个 UITableView，其中每个 UITableViewCell 有 2 个 UILabels：1 个标题和 1 个内容。标头的 AccessibilityTrait 设置为“标头”。使用 Accessibility Inspector 检查模拟器屏幕时，我能够正确地看到特征集。但是在实际设备上，当我将转子切换到“标题”时，它只找到导航栏标题，而在 UITableViewCells 中找不到标题。

在构建卷积神经网络时，如何确定每个卷积层使用的滤波器数量。我知道过滤器的数量没有硬性规定，但是根据您阅读的经验/论文等，是否有关于使用的过滤器数量的直觉/观察？

例如（我只是将其作为示例）：

• 随着网络的深入，使用更多/更少的过滤器。

• 使用大/小内核大小的大/小过滤器

• 如果图像中感兴趣的对象是大/小，请使用 ...

我正在使用nodejs v8.8.1和angular-cli v6.0.8,我收到了这个错误:

您正在运行Node.js的v8.8.1版本,Angular CLI v6不支持该版本.支持的官方Node.js版本是8.9或更高版本.

如果我要安装不同版本的angular-cli,我该如何检查nodejs v8.8.1支持哪个版本？因为我必须使用nodejs v8.8.1,所以我无法做到这一点.

我正在使用Angular5，并且有一个字段列表，每个字段都有一个名称和FormControl。我尝试使用此代码将控件动态添加到组中，但出现错误。

const formControlFields = [
  {name: 'field1',control: [null, []] as FormControl},
  {name: 'field2',control: [null, []] as FormControl}
];

const formGroup: FormGroup = new FormGroup({});
formControlFields.forEach( f =>  formGroup.addControl(f.name,f.control));
this.form = new FormGroup({groups:formGroup});

这是我得到的错误：

错误TypeError：control.setParent不是函数

at FormGroup.registerControl (forms.js:4352)
at FormGroup.addControl (forms.js:4372)
at eval (trade-search.component.ts:142)

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我正在使用keras的预训练模型，调用ResNet50（weights ='imagenet'）时出现错误。我在Flask服务器中有以下代码：

def getVGG16Prediction(img_path):

    model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    pred = model.predict(x)
    return sort(decode_predictions(pred, top=3)[0])


def getResNet50Prediction(img_path):

    model = ResNet50(weights='imagenet') #ERROR HERE
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    preds = model.predict(x)
    return decode_predictions(preds, top=3)[0]

在main中调用时，它工作正常

if __name__ == "__main__":
    STATIC_PATH = os.getcwd()+"/static"
    print(getVGG16Prediction(STATIC_PATH+"/18.jpg"))
    print(getResNet50Prediction(STATIC_PATH+"/18.jpg"))

但是，当我从烧瓶POST函数调用它时，ValueError上升：

@app.route("/uploadMultipleImages", methods=["POST"])
def uploadMultipleImages():
    uploaded_files = request.files.getlist("file[]")
    weight = request.form.get("weight") …

我想在图例中同时显示颜色和标记。颜色代表一件事，标记代表另一件事。它看起来应该像附加的图像。这是我目前的代码：

x = np.arange(20)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
line1 = ax.scatter(x[:10],y[:10],20, c="red", picker=True, marker='*')
line2 = ax.scatter(x[10:20],y[10:20],20, c="red", picker=True, marker='^')

ia = lambda i: plt.annotate("Annotate {}".format(i), (x[i],y[i]), visible=False)
img_annotations = [ia(i) for i in range(len(x))] 

def show_ROI(event):
    for annot, line in zip([img_annotations[:10],img_annotations[10:20]], [line1, line2]):
        if line.contains(event)[0]:
            ...
    fig.canvas.draw_idle()

fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', show_ROI)

plt.show()

起初，我在 tensorflow 后端运行 keras，并且进度条很好。然后我安装了 Theano，并在切换回 tensorflow 之前尝试使用它一段时间。安装 Theano 后，出现在每个 epoch 的进度条只会在 epoch 完成后出现，所以在训练时，我看不到它的进度。

Epoch 1/50
21/21 [=============================] 10s - loss:0.6928 - loss_val: 0.6912

我希望它在训练时显示进度，如下所示：

Epoch 1/50
21/21 [=====>.......................] 10s - loss:0.6928 - loss_val: 0.6912

为什么安装theano后进度条格式变了，怎么改成显示进度？

我有一个表示为 numpy 数组的图像，其值为 0 和 255（范围内没有其他值）。将其转换为 0 和 1 数组的最佳方法是什么。

我正在尝试在我的项目中使用 Angular Material 并且导入了标签，但并非所有样式都在那里。

在我的 HTML 中：

<mat-form-field>
  <input matInput [matDatepicker]="picker" placeholder="Choose a date">
  <mat-datepicker-toggle matSuffix [for]="picker"></mat-datepicker-toggle>
  <mat-datepicker #picker startView="year" [startAt]="startDate"></mat-datepicker>
</mat-form-field>

它应该显示：

但它显示：

我添加@import "~@angular/material/prebuilt-themes/indigo-pink.css";到 style.css 并且日历显示正常，但文本字段看起来仍然很糟糕。

我使用 fusion_matrix 模块来可视化类预测结果与实际值的比较。

val= ... #shape (3000,1,30) dtype float32
pred = ... #shape (3000,1,30) dtype float32

cnf_matrix = confusion_matrix(val, pred) #ERROR HERE

我收到这个错误：

回溯（最近一次调用最后一次）：文件“vis.py”，第 757 行，在 cnf_matrix = fusion_matrix(y_test, y_pred) 文件“C:\Anaconda\envs\nn35\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification. py”，第 240 行，confusion_matrix y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) 文件“C:\Anaconda\envs\nn35\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py”，第 89 行，在_check_targets raise ValueError("不支持{0}".format(y_type)) ValueError: 不支持未知

我做错了什么？