我想在我的 google colab 代码中使用停用词，当我导入有关 nltk 的内容时没有错误，但是当我在我的代码中使用停用词时，google colab 给出了这个错误：-
Resource 'corpora/stopwords.zip/stopwords/' not found. Please
use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>>
nltk.download()
但是当我这样做时：-
import nltk
nltk.download()
它为我提供了所有软件包列表，因此我必须选择 1 进行下载，在终端中我可以执行“全部”来下载所有软件包，但是我如何在 google colab 中执行此操作？我不想每次都添加一个名字来下载东西。这就是 colab 在我执行“nltk.download()”时向我展示的内容：-
Downloader> d
Download which package (l=list; x=cancel)?
有什么办法可以一次将所有 nltk 包下载到我在 google colab 中的项目中？
我在堆栈溢出中看到建议使用的答案：-
rankdir="LR
但他们没有处理我的这个剧本。
from graphviz import Digraph
dot = Digraph()
dot.node('A', '(3904,1) (Input)')
dot.node('B', '(3904,64) LSTM layer 1')
dot.node('C', '(3904,128) LSTM layer 2')
dot.edges(['AB', 'BC'])
dot.render("a.gv", view=True)
如果我添加这一行：-
dot=Digraph(rankdir="LR)
它会抛出错误，表示有向图没有名为“rankdir”的属性。
我想将垂直图转换为水平图，任何帮助将不胜感激！谢谢。
我的模型是一个简单的完全连接的网络，如下所示：
inp=Input(shape=(10,))
d=Dense(64, activation='relu')(inp)
d=Dense(128,activation='relu')(d)
d=Dense(256,activation='relu')(d) #want to give input here, layer3
d=Dense(512,activation='relu')(d)
d=Dense(1024,activation='relu')(d)
d=Dense(128,activation='linear')(d)
因此，保存模型后，我想将输入提供给第3层。我现在正在做的是：
model=load_model('blah.h5') #above described network
print(temp_input.shape) #(16,256), which is equal to what I want to give
index=3
intermediate_layer_model = Model(inputs=temp_input,
outputs=model.output)
End_output = intermediate_layer_model.predict(temp_input)
但这不起作用，即我收到诸如不兼容输入之类的错误，输入应为元组等。错误消息为：
raise TypeError('`inputs` should be a list or tuple.')
TypeError: `inputs` should be a list or tuple.
有什么办法可以让我在网络中间传递自己的输入并获取输出，而不是在开始时输入并从末尾获取输出？任何帮助将不胜感激。
我正在 keras 中训练模型，我想在每个时期之后绘制结果图。我知道 keras 回调提供了“on_epoch_end”函数，如果人们想在每个 epoch 之后进行一些计算，则可以重载该函数，但是我的函数需要一些额外的参数，当给定这些参数时，元类错误会导致代码崩溃。详情如下：
这是我现在的做法，效果很好：-
class NewCallback(Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): #working fine, printing epoch after each epoch
print("EPOCH IS: "+str(epoch))
epochs=5
batch_size = 16
model_saved=False
if model_saved:
vae.load_weights(args.weights)
else:
# train the autoencoder
vae.fit(x_train,
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
validation_data=(x_test, None),
callbacks=[NewCallback()])
但我希望我的回调函数是这样的：-
class NewCallback(Callback,models,data,batch_size):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
print("EPOCH IS: "+str(epoch))
x=models.predict(data)
plt.plot(x)
plt.savefig(epoch+".png")
如果我这样称呼它合适：
callbacks=[NewCallback(models, data, batch_size=batch_size)]
我收到此错误：
TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all …我正在自定义数据集上训练 yolov5 并收到非标准化标签错误。注释有 x,y 和 w,h，这意味着边界框存在于 (x,y) 到 (x+w,y+h) 之间。我正在使用 cv2 矩形函数来显示图像上的边界框，它正在创建完美的边界框。我知道我必须将原始标签转换为标准化中心 x、中心 y、宽度和高度值。我正在下面这样做：
x2=x+w # x,y, w and h are given
y2=y1+h
xc=x+w/2
yc=y+h/2
xc=xc/width # normalize from 0-1. Width and height are image's width and height
yc=yc/height
wn=w/width # normalize the width from 0-1
hn=h/height
label_file.write(f"{category_idx} {xc} {yc} {wn} {hn}\n")
但是当我在文本文件中写入这些标签并运行 yolov5 训练时，它会给出以下断言错误：
assert (l[:, 1:] <= 1).all(), 'non-normalized or out of bounds coordinate labels: %s' % file # throws assertion error
AssertionError: non-normalized or out of bounds …