小编Kri*_*fer的帖子

当我进行以下计算时:

unsigned long long int data_size = 60123456 * 128 * sizeof(double);
printf("data_size= %llu  \n", data_size);

我出乎意料地得到溢出警告:

test.c:20:49: warning: overflow in expression; result is -894132224 with type 'int' [-Winteger-overflow]
    unsigned long long int data_size = 60123456 * 128 * sizeof(double);
                                                ^
1 warning generated.

即使我正在使用,我也无法理解为什么会出现此错误unsigned long long int!有人可以解释原因吗？谢谢

我有一个由dataframe加载的数据集,其中类标签需要使用LabelEncoderscikit-learn 进行编码.该列label是类标签列,它具有以下类:

[‘Standing’, ‘Walking’, ‘Running’, ‘null’]

为了执行标签编码,我尝试了以下但它不起作用.我该如何解决？

from sklearn import preprocessing
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv', sep=',') 
df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label']))

我已经阅读了很多关于这一点的帖子。它们彼此不一致，每个答案似乎都有不同的解释，所以我想根据我对所有答案的分析来提问。

正如 Keras RNN文档所述，输入形状始终采用这种形式(batch_size, timesteps, input_dim)。我对此有点困惑，但我想，虽然不确定，但input_dim始终为 1 而timesteps取决于您的问题（也可能是数据维度）。这大致正确吗？

这个问题的原因是我在尝试将 的值更改input_dim为我的数据集维度时总是出错（因为 input_dim 听起来像那样！！），所以我做了一个假设，input_dim表示 LSTM 的输入向量的形状一个时间。我又错了吗？

C = C.reshape((C.shape[0], C.shape[1], 1))
tr_C, ts_C, tr_r, ts_r = train_test_split(C, r, train_size=.8)
batch_size = 1000

print('Build model...')
model = Sequential()

model.add(LSTM(8, batch_input_shape=(batch_size, C.shape[1], 1), stateful=True, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='relu'))

print('Training...')
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(tr_C, tr_r,
          batch_size=batch_size, epochs=1,
          shuffle=True, validation_data=(ts_C, ts_r))

谢谢！

在构建堆时，我们max_heapify(A,i)从树的中间开始调用，即 floor(n/2)，直到以递减方式的根来维护堆属性。我已经阅读了这背后的一些原因，但我仍然不明白为什么。请问，有人能解释一下原因吗？

谢谢你。

我想创建一个空数组，其中我期望值为random.randint(0, 2 ** 128)。这些值将写入 numpy 数组中。当尝试使用 as 创建空数组时numpy.int128：

X = numpy.empty(5, dtype=numpy.int128)
print X

我收到此错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 62, in <module>
    X = np.empty(5, dtype=np.int128)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'int128'

这是否意味着 numpy 不支持这个值限制？

I have the following NN model using Keras:

import numpy as np
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense

path = 'pima-indians-diabetes.data.csv'
dataset = np.loadtxt(path, delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

Kindly, is it possible to extract the confusion matrix? How?