小编Cut*_*son的帖子

我有以下功能

def msfe(ys, ts):
    ys=ys.detach().numpy() #output from the network
    ts=ts.detach().numpy() #Target (true labels)
    pred_class = (ys>=0.5) 
    n_0 = sum(ts==0) #Number of true negatives
    n_1 = sum(ts==1) #Number of true positives
    FPE = sum((ts==0)[[bool(p) for p in (pred_class==1)]])/n_0 #False positive error
    FNE = sum((ts==1)[[bool(p) for p in (pred_class==0)]])/n_1 #False negative error
    loss= FPE**2+FNE**2

    loss=torch.tensor(loss,dtype=torch.float64,requires_grad=True)


    return loss

我想，如果在Pytorch的autograd正常工作，因为ys并ts没有grad标记。

所以我的问题是：FPE,FNE,ys,ts,n_1,n_0在optimizer.step()工作之前，所有变量 ( ) 都必须是张量，还是只有最终函数 ( loss) 是可以的？

所以在安装 VSCode 和 Python 3.7.4（64 位）之后，我真的很难让“python 交互”工作。

我已经安装在VScode Python的扩展，也jupyter和jupyter-lab但我不断收到错误“异常：Jupyter命令jupyter-notebook。找不到” 当我尝试运行一个单元格/一条线时。

我正在运行 Windows 10，使用 pip3

设置y=[0.7,0.2,0.1,0.05]和x=[1,2,3,4]，如何在 seaborn 中创建条形图/条形图，其中高度由 iey中给出的标签指定x，第一个条形的高度为 0.7，第二个条形的高度为 0.2 等，就像matplotlib

plt.bar(x=[1,2,3,4],height=y)

我有以下提交历史记录（所有内容都被推送），我想丢弃标记点中的所有提交，例如来自（并包括）e603105和向前的所有提交。

使用 puttyspscp -r folder\to\copy\* user@server:/path/to/copy/folder/to它只复制内容path\to\copy\folder\*，不包括子文件和子目录所在的“主”文件夹。

我需要的是文件夹本身也被复制，这样我就得到一个与我复制的文件夹同名的文件夹，其中包含内容。

我知道我只能为我想要复制和解析的文件夹创建一个父文件夹，但path\to\copy\folder\*事实并非如此

我很难找到最好的“问题”，所以请随意建议另一个标题。

可以说我有a=np.array([5,3,2,4])-b=np.array([1,2])我想获得一个列表（或 np.arrays）的列表，其值为a>b[i]ie 它可以写成列表理解

[a[i]>p for p in b]返回

[np.array([True,True,True,True]), np.array([True,True,False,True])]。由于我有一个相当大的数据集，我希望有一个 numpy 函数可以做到这一点，或者列表理解是更好的方法吗？