我想在我的网络中使用二维卷积层，并作为输入我想给它图片。所以我有一批图片，这意味着 ndim=3 矩阵，例如：
我输入的维度：
[10, 6, 7]
该10值是 ，batch size另外两个值是图像大小。那么 2d 层需要的第四维是多少？
这是有趣的代码行：
[10, 6, 7]
这是我得到的错误：
Input 0 of layer conv2d_1 is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 6, 7]*
我有两个输出层的模型，年龄和性别预测层。我想为每个输出层的损失分配不同的权重值。我有以下代码行来做到这一点。
model.compile(loss=[losses.mean_squared_error,losses.categorical_crossentropy], optimizer='sgd',loss_weights=[1,10])
我的问题是损失权重对模型性能的影响是什么？如何配置损失权重，以便模型在年龄预测方面表现更好？
我有图像索引列表，其长度为 60000。我想创建另一个包含随机索引对的列表。这里的约束是产品集的每个元素应该包含不同的索引。换句话说，我不想将索引与其自身配对。
目前我一直在使用itertools.product带有循环的方法for。
pairs = []
for pair in itertools.product(indexes, indexes):
if pair[0]!=pair[1]:
pairs.append(pair)
问题是它花费了很多时间，而且我无法使用我的计算机，因为它卡住了。
有更好的方法吗？
我有一个二维张量，我想获得前 k 个值的索引。我知道pytorch 的 topk功能。pytorch 的 topk 函数的问题在于，它计算某个维度上的 topk 值。我想获得两个维度的 topk 值。
例如对于以下张量
a = torch.tensor([[4, 9, 7, 4, 0],
[8, 1, 3, 1, 0],
[9, 8, 4, 4, 8],
[0, 9, 4, 7, 8],
[8, 8, 0, 1, 4]])
pytorch 的 topk 函数会给我以下信息。
values, indices = torch.topk(a, 3)
print(indices)
# tensor([[1, 2, 0],
# [0, 2, 1],
# [0, 1, 4],
# [1, 4, 3],
# [1, 0, 4]])
但我想得到以下
tensor([[0, 1],
[2, 0],
[3, 1]])
这是 …
我有以下div块
<div class="score-description col-sm-3">
<table class="table table-striped">
<thead>
<th> Score
</th>
<th> Description
</th>
</thead>
<tr>
<td>0</td>
<td>Poor</td>
...
...
</tr>
</table>
</div>
单击以下按钮时,我想显示此块.
<Button class="btn btn-warning show-score-description-button">
Score Descriptions
</Button>
我有以下脚本来显示块
$(".show-score-description-button").click(function(){
$(".score-description").show();
})
.score-description类的css是
.score-description{
position: fixed;
z-index: 1;
overflow: scroll;
margin-top:-100px;
height: 50%;
margin-left: 7%;
margin-top: 5%;
background-color: #ffffff;
display: none;
}
.score-description table th{
border: 2px solid #aaaabb;
}
.score-description table td{
border: 2px solid #aaaabb;
}
问题是,当我单击按钮时,块显示并立即隐藏.我错过了什么？