小编Lil*_*ilo的帖子

我正在使用 Keras 来训练网络。假设在 20 个时期后我想停止训练以检查一切是否正常，然后从第 21 个时期继续。model.fit第二次调用该方法是否会重新初始化已经训练好的权重？

我想使用 Keras ModelCheckpoint 回调来监视多个参数（我有一个多任务网络）。只需要一个回调就可以吗？或者我需要在许多回调中这样做吗？

ckechpoint的创建：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor='val_O1_categorical_accuracy' , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

我要监控的第二个参数：val_O2_categorical_accuracy

在列表中这样做是行不通的。IE

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor=['val_O1_categorical_accuracy','val_O2_categorical_accuracy'] , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

类型错误：不可散列的类型：“列表”

我的条款有问题.我想比较具有相同Bid但具有不同sens字段的两个sum我得到此输出:

SELECT v.bid 
FROM   v1 v 
WHERE  sens = 'c' 
GROUP  BY bid 
HAVING Sum(mont) < (SELECT Sum(l.mont) 
                    FROM   v1 l 
                    WHERE  sens = 'd' 
                           AND l.bid = v.bid group by l.bid); 

ERROR 1054(42S22):字段'v.bid在字段列表中未知

编辑:V1是一个视图,我使用别名l和v试图将子查询修改为主查询

对不起伙计们,谢谢大家的答案,我有一个问题wuth原始表的列,现在它已经解决了:)

我正在努力在Python中的TensorFlow中实现激活功能.

代码如下:

def myfunc(x):
    if (x > 0):
        return 1
    return 0

但我总是得到错误:

不允许使用tf.TensorPython作为Python bool.使用if t is not None:

我不确定行级别锁如何工作但这里是我的问题我有一个表T(id int,balance int)(engine = InnoDB)我想要锁定ID = 1的行,所以我开始像这个 :

start transaction ; 
select * from T where ID = 1 FOR UPDATE ; 

在发送提交之前,我想尝试确实行是否已锁定.所以我开始了另一个会话并输入:

UPDATE T set balance = balance  + 100 where ID = 1 ;

在这里,我清楚地看到我在等待锁定(30秒后超时).

但是当我键入:

UPDATE T set balance = balance  + 8500 where ID = 2 ;

我也在等待锁定,那么我怎样才能锁定ID = 1行而不是完全锁定表格？