小编Mr.*_*ysl的帖子

我试图用keras训练LSTM模型,但我觉得我在这里弄错了.

我收到了错误

ValueError:检查输入时出错:预期lstm_17_input有3个维度,但得到的数组有形状(10000,0,20)

而我的代码看起来像

model = Sequential()
model.add(LSTM(256, activation="relu", dropout=0.25, recurrent_dropout=0.25, input_shape=(None, 20, 64)))
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
          optimizer='adam',
          metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train,
      batch_size=batch_size,
      epochs=10)

哪里X_train有一个形状,(10000, 20)前几个数据点是这样的

array([[ 0,  0,  0, ..., 40, 40,  9],
   [ 0,  0,  0, ..., 33, 20, 51],
   [ 0,  0,  0, ..., 54, 54, 50],
...

并且y_train具有(10000, )二进制(0/1)标签数组的形状.

有人能指出我错在哪里吗？

我正在制作如下标签+表格:

<Form horizontal>
  <FormGroup>
    <Col xs={5} className="xxx">
      <ControlLabel>
        somekey:
      </ControlLabel>
    </Col>
    <Col xs={7} className="yyy">
      <InputGroup>
        <FormControl value="v"/>
        <InputGroup.Button>
          <Button>
            km
          </Button>
        </InputGroup.Button>
      </InputGroup>
    </Col>
  </FormGroup>
</Form>

然而,在添加了附图中所示的a之后,看起来部件的高度与ControlLabel部件不同.难道我做错了什么？InputGroupbackground-color

我目前正在用 python 研究 NLP。但是，在我的语料库中，有英式和美式英语（实现/实现），我正在考虑将英式转换为美式。但是，我没有找到一个好的工具/包来做到这一点。有什么建议？

假设我有一个数据框

>>> df = pd.DataFrame({"body": ["abc", "def", "ghi"]})
>>> df
  body
0  abc
1  def
2  ghi

我有一个用于演示的神奇功能

def magic(string):
    return {"first": string[0], "second": string[1]}

有没有一种方法可以快速将此函数应用于 df 并将返回字典中的所有值添加回 df （即，因此 df 将具有 [“body”，“first”，“second”] 的头部？

更新：

输出示例：

>>> df_out
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h

更新 1：真正的“神奇”函数相当大：它将占用 df 中的一个字段并返回一个 len ~= 100 的字典。因此效率非常重要。

Fasttext 可以轻松处理 OOV，即可以假设emb = fasttext_model(raw_input)始终成立。但是，我不确定如何将这一层构建到tf.keras嵌入中。我无法简单地将矩阵加载到其中，Embedding因为这样就无法处理 OOV。是否有我可以fasttext_model在tf.keras模型中使用的解决方法？

我有一个像

handleSelect = (k0, k1, v) => {
    ...
    }
};

我想在k1这里选择.有好办法吗？

如标题所示，random_state为每个与随机性相关的 Pandas 函数进行设置似乎非常有教益。有什么方法可以只设置一次以确保为所有函数设置随机状态？

我有一个函数，我试图返回一个数字和一个整数向量。我拥有的是

cdef func() nogil:
    cdef vector[int] vect
    cdef int a_number
    ...
    return a_number, vect

但这会产生像Assignment of Python object not allowed without gil. 有解决方法吗？

我seaborn.lineplot用来生成一些时间序列图。我在两个列表中预先计算了一种特定类型的误差线，例如upper=[1,2,3,4,5] lower=[0,1,2,3,4]. 有没有办法在这里自定义误差线，而不是在 中使用 CI 或 Std 误差线lineplot？

可以这样做吗？我的数据框中的所有数据（~1000 列）都是双精度数，我想知道是否可以将一行数据转换为双精度数列表？