小编Flo*_*ker的帖子

我很难理解神秘的RNN文档.任何有关以下的帮助将不胜感激.

tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None)

我很难理解这些参数如何与数学LSTM方程和RNN定义相关.单元格展开的大小在哪里？它是由输入的'max_time'维度定义的吗？batch_size只是分割长数据的便利还是与minibatch SGD有关？输出状态是否通过批次传递？

我有一个数据输入管道，它具有：

• 不能强制转换为 a tf.Tensor（dicts 和诸如此类）的类型的输入数据点
• 无法理解 tensorflow 类型并需要处理这些数据点的预处理函数；其中一些进行动态数据增强

我一直在尝试将其放入tf.data管道中，并且一直坚持并行运行多个数据点的预处理。到目前为止，我已经尝试过这个：

• Dataset.from_generator(gen)在生成器中使用并进行预处理；这是有效的，但它会按顺序处理每个数据点，无论我修补它的prefetch假map调用的排列如何。并行预取是不可能的吗？
• 将预处理封装在 a 中，tf.py_function以便我可以map在我的数据集上并行处理，但是
  1. 这需要一些非常丑陋的（反）序列化才能将奇异类型放入字符串张量中，
  2. 显然， 的执行py_function将移交给（单进程）python 解释器，所以我会坚持使用 python GIL，这对我没有多大帮助
• 我看到你可以做一些技巧，interleave但没有发现任何没有前两个想法的问题。

我在这里错过了什么吗？我是否被迫修改我的预处理以便它可以在图形中运行，或者有没有办法对其进行多处理？

我们以前这样做的方法是使用 keras.Sequence ，它运行良好，但推动tf.dataAPI升级的人太多了。（地狱，甚至尝试 keras.Sequence with tf 2.2 yields WARNING:tensorflow:multiprocessing can interact badly with TensorFlow, causing nondeterministic deadlocks. For high performance data pipelines tf.data is recommended.）

注意：我使用的是 tf 2.2rc3

我可能没有正确理解 FastAPI 中的异步概念。

我同时从两个客户端访问以下应用程序的根端点。我希望 FastAPIStarted在执行开始时连续打印两次：

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    print('Started')
    await asyncio.sleep(5)
    print('Finished')
    return {"Hello": "World"}

相反，我得到以下内容，它看起来非常非异步：

Started
Finished
INFO: ('127.0.0.1', 49655) - "GET / HTTP/1.1" 200
Started
Finished
INFO: ('127.0.0.1', 49655) - "GET / HTTP/1.1" 200

我错过了什么？

我用Keras（带有theano后端）编写了一个模型，并像这样编译我的模型：model.compile(Adam(0.001), loss='mse', metrics=['mse', 'mae'])即，我的目标损失函数是均方误差，要报告的指标是均方误差和均绝对误差。

然后运行我的模型： model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=500, validation_data=(X_test, y_test))

Keras将结果报告为：

时代500/500：0s-损失：5.5990-mean_squared_error：4.4311-mean_absolute_error：0.9511-val_loss：7.5573-val_mean_squared_error：6.3877-val_mean_absolute_error：1.1335

我期望val_loss与val_mean_squared_error相同。什么是val_loss这里如果不val_mean_squared_error？

我有一个这样的目录结构：

root/
    __init__.py
    moduleA/
        __init__.py  # prints "hello"
        myscript.py

如果我python -m moduleA.myscript从root目录运行，hello将会打印出来。但是，如果我python -m myscript从moduleA目录运行，则不会。

__init__.py为什么执行时当前目录下的which没有python -m被调用？

我对__init__.py. 说我有这个结构：

package
??? __init__.py
??? subpackage
    ??? __init__.py
    ??? dostuff.py

我想导入dostuff.py. 我可以这样做：from package.subpackage.dostuff import thefunction，但我想删除subpackage导入语句中的级别，因此它看起来像这样：

package
??? __init__.py
??? subpackage
    ??? __init__.py
    ??? dostuff.py

我试着把它放进去package/__init__.py：

from package.dostuff import thefunction

我不明白的是：

from .subpackage import dostuff

为什么会这样，我该如何from package.dostuff import thefunction工作？

我正在使用Sphinx来记录python项目。我想在我的文档字符串中使用Markdown格式化它们。即使使用recommonmark扩展名，它也仅涵盖.md手动编写的文件，而不包括文档字符串。

我使用autodoc，napoleon并recommonmark在我的扩展。

如何在我的文档字符串中使Sphinx解析markdown ？