小编Raa*_*ady的帖子

我有CNN模型,它有4个输出节点,我试图计算混淆矩阵,这样我就可以知道各个类的准确性.我能够计算出整体的准确性.在这里的链接中,Igor Valantic给出了一个可以计算混淆矩阵变量的函数.它给我一个错误,correct_prediction = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1, name="correct_answers")错误是TypeError: DataType float32 for attr 'T' not in list of allowed values: int32, int64

我曾尝试类型转换logits里面提到的功能INT32 def evaluation(logits, labels),它给在计算另一个错误correct_prediction = ...的 TypeError:Input 'predictions' of 'InTopK' Op has type int32 that does not match expected type of float32

如何计算这种混淆矩阵？

sess = tf.Session()
model = dimensions() # CNN input weights are calculated 
data_train, data_test, label_train, label_test =  load_data(files_test2,folder)
data_train, data_test, = reshapedata(data_train, data_test, model)
# input output placeholders
x …

在Matlab中，我可以使用来计算高斯分布的概率密度函数（PDF）

x = [0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649]
y = normpdf(x,1.0,2.5)

输出：

y = 0.1591    0.1595    0.1501    0.1595    0.1579    0.1495    0.1531    0.1570    0.1596    0.1596

我使用张量流尝试了这个

x = tf.variable([0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649],tf.float32)
y = tf.contrib.distributions.NormalWithSoftplusSigma.pdf(x)

我得到一个错误 TypeError: pdf missing 1 required positional argument

如何输入mu和sigma值到此分布？得到类似的输出。

我有大小为 360x190 的变量“x_data”，我试图选择特定的数据行。

 x_data_train = []
 x_data_train = np.append([x_data_train,
                           x_data[0:20,:],
                           x_data[46:65,:],
                           x_data[91:110,:],
                           x_data[136:155,:],
                           x_data[181:200,:],
                           x_data[226:245,:],
                           x_data[271:290,:],
                           x_data[316:335,:]],axis = 0)

我收到以下错误： TypeError：append() 缺少 1 个必需的位置参数：“值”

我哪里做错了 ？

如果我正在使用

x_data_train = []
x_data_train.append(x_data[0:20,:])
x_data_train.append(x_data[46:65,:])
x_data_train.append(x_data[91:110,:])
x_data_train.append(x_data[136:155,:])
x_data_train.append(x_data[181:200,:])
x_data_train.append(x_data[226:245,:])
x_data_train.append(x_data[271:290,:])
x_data_train.append(x_data[316:335,:])

输出的大小是 8 行而不是 160 行。

更新：

在 matlab 中，我将加载文本文件，x_data 将是具有 360 行和 190 列的变量。如果我想选择 1 到 20、46 到 65、... 数据行，我只需给出 x_data_train = xdata([1:20,46:65,91:110,136:155,181:200,226:245,271:290,316:335], :); 结果 x_data_train 将是我想要的数组。

如何在 python 中做到这一点，因为它会生成由 8 个数组子集组成的数组，每个子集为 20*192，但我希望它是一个数组 160*192

Python 3.5 MATLAB 2013b

我有一个简单的数组。

MATLAB：

x = [1,2,3,4,5];
kurtosis(x)

1.7

Python：

def mykurtosis(x):
    return scipy.stats.kurtosis(x)

x = [1,2,3,4,5]
print(mykurtosis(x))

-1.3

为什么它显示不同的输出？

这是在Python中定义的正确方法吗？

我有一句话

string = 'senior engineer/developer in school/university'

我的除了输出组合是

string_list = ['senior engineer in school', 'senior engineer in university',
               'senior developer in school', 'senior developer in school]

我想通过基于“/”拆分句子来进行组合。有没有办法以这种方式拆分？我在看 itertools 但它不是我期望的方式

x = string.split('/')
x = [y.split() for y in x]
print(list(combinations(x,len(x))))

尝试使用 gTTS 模块将文本转换为语音并另存为 wav 文件。

我的代码：

import gTTS
text = "This is my text in the saving folder"
tts = gTTS(text)
tts.save('sample.wav')

文件已保存，但当我检查文件信息时：

$ mediainfo sample.wav
General
Complete name                            : sample.wav
Format                                   : MPEG Audio
File size                                : 15.8 KiB
Duration                                 : 4 s 32 ms
Overall bit rate mode                    : Constant
Overall bit rate                         : 32.0 kb/s
FileExtension_Invalid                    : m1a mpa1 mp1 m2a mpa2 mp2 mp3

Audio
Format                                   : MPEG Audio
Format version                           : Version 2
Format profile                           : …

unbuntu 16.04，ram 1gb，在 aws 实例上

我必须运行旧的elasticsearch实例，所以我想使用elasticsearch 5.3.3版本的docker镜像。通过查看 stackoverflow 上多个具有相同标题的链接，我修改了基于 docker 映像的 elasticsearch 的安装，如下所示

sudo docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -d -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" -e "xpack.security.enabled=false" --restart=unless-stopped --name careerassistant-elastic  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.3.3

安装完成，访问elasticsearch时出现问题，虽然我按照上面的命令进行了多次修改，但无法解决问题。当开启时

sudo docker ps

状态仍然是 --> restarting(1) 48 秒前

当我检查 docker 的日志时，我无法理解任何内容，因为我对 docker 及其利用率很陌生

> docker logs --tail 50 --follow --timestamps careerassistant-elastic

我得到以下输出

2020-05-04T09:36:00.552415247Z CmaTotal:              0 kB
2020-05-04T09:36:00.552418314Z CmaFree:               0 kB
2020-05-04T09:36:00.552421364Z HugePages_Total:       0
2020-05-04T09:36:00.552424343Z HugePages_Free:        0
2020-05-04T09:36:00.552427401Z HugePages_Rsvd:        0
2020-05-04T09:36:00.552430358Z HugePages_Surp:        0
2020-05-04T09:36:00.552433336Z Hugepagesize:       2048 kB
2020-05-04T09:36:00.552436334Z DirectMap4k: …