我是LSTM的新手,经历了理解Keras LSTM,并对Daniel Moller的漂亮答案产生了一些愚蠢的怀疑.
以下是我的一些疑问:
在Achieving one to many 编写的部分下指定了两种方法 ,我们可以使用stateful=True 这些方法循环地获取一步的输出并将其作为下一步的输入(需要output_features == input_features).
在该One to many with repeat vector图中,重复矢量在所有时间步长中One to many with stateful=True作为输入馈送,而在输出中在下一个时间步骤中作为输入馈送.那么,我们不是通过使用stateful=True？来改变图层的工作方式吗？
在构建RNN时,应遵循以上哪两种方法(使用重复向量或将前一时间步输出作为下一个输入)？
在该One to many with stateful=True部分下,为了改变one to many预测手动循环代码中的行为,我们将如何知道steps_to_predict变量,因为我们事先并不知道输出序列长度.
我也不明白整个模型使用last_step output生成方式的方式next_step ouput.它使我对model.predict()功能的工作感到困惑.我的意思是,不是model.predict()同时预测整个输出序列而不是循环通过no. of output sequences(我仍然不知道它的值)生成并做model.predict()预测给定迭代中的特定时间步输出？
我无法理解整个Many to many案例.任何其他链接都会有所帮助.
我知道我们model.reset_states()用来确保新批次独立于前一批次.但是,我们是否手动创建批次序列,以便一个批次跟随另一个批次,或者Keras在stateful=True …
我是第一次在Tensorflow中实现线性回归.最初,我尝试使用线性模型,但经过几次训练后,我的参数突然变为无穷大.所以,我将我的模型改为二次模型并再次尝试训练,但仍然在几次迭代的时期之后,同样的事情正在发生.
因此,tf.summary.histogram('Weights',W0)中的参数接收inf作为参数,类似于W1和b1的情况.
我想在tensorboard中看到我的参数(因为我从来没有使用它)但是得到了这个错误.
我之前已经问过这个问题,但是稍微改变的是我使用的线性模型又给出了同样的问题(我不知道这是因为参数变为无穷大因为我在Ipython笔记本中运行了这个但是当我在终端中运行程序时,生成了下面提到的错误,这帮助我弄清楚问题是由于参数射到无穷大).在评论部分,我知道它在某人的PC上工作,他的张量板显示参数实际上达到了无穷大.
这是前面提到的问题的链接.我希望我在我的程序中正确地宣布Y_其他人纠正我!
以下是Tensorflow中的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
boston=load_boston()
type(boston)
boston.feature_names
bd=pd.DataFrame(data=boston.data,columns=boston.feature_names)
bd['Price']=pd.DataFrame(data=boston.target)
np.random.shuffle(bd.values)
W0=tf.Variable(0.3)
W1=tf.Variable(0.2)
b=tf.Variable(0.1)
#print(bd.shape[1])
tf.summary.histogram('Weights', W0)
tf.summary.histogram('Weights', W1)
tf.summary.histogram('Biases', b)
dataset_input=bd.iloc[:, 0 : bd.shape[1]-1];
#dataset_input.head(2)
dataset_output=bd.iloc[:, bd.shape[1]-1]
dataset_output=dataset_output.values
dataset_output=dataset_output.reshape((bd.shape[0],1))
#converted (506,) to (506,1) because in pandas
#the shape was not changing and it was needed later in feed_dict
dataset_input=dataset_input.values #only dataset_input is in DataFrame form and converting …我无法执行什么gluOrtho2D()功能？它是将原点固定在 OpenGL 窗口上的某个特定点还是其他地方？
这是因为gluOrtho2D(1,1,1,1)将原点固定在窗口的中间。
如果它在某个时候没有修复原点，那么有什么方法可以修复原点，因为我已经读到没有这样的东西叫做“OpenGL 窗口坐标”？
我读到gluOrtho2D(0,640,480,0)修复了窗口左上角的原点，但是如果其他值作为参数发送，我怎么知道它在哪里移动？
我正在使用VSCode在MacOSX 中调试我的CPP程序。
我有2个程序。
程序1
int main(){
string a;
a = "a";
a += 'b';
cout<<a<<endl;
return 0;
}
程序2
int main(){
string a;
cin>>a;
a += 'b'
cout<<a;
return 0;
}
在program1 中，我直接分配string a和 当我调试程序时VSCode，首先使用以下命令在终端中编译它：
g++ -g filename.cpp
然后在调试菜单中选择开始调试选项。我可以通过在断点中向前移动来查看变量的状态。string a
的变量部分显示不同的变量的状态和CALL堆栈显示堆栈帧。
但是，对于program2，当我越过 的断点时cin>>a;，VARIABLES和CALL STACK的内容将被清除。
以下是launch.json文件的内容：
{
"version": "0.2.0",
"configurations": …我在某些数据集中应用了SVM（scikit-learn），并希望找到可以为测试集提供最佳准确性的C和gamma值。
我首先将C固定为某个整数，然后遍历许多伽玛值，直到获得使该C达到最佳测试设置精度的伽玛为止。然后我修复了在上述步骤中获得的伽玛并遍历值的C并找到可以给我最好的精度的C，依此类推...
但是上述步骤永远无法给出产生最佳测试设置精度的伽玛和C的最佳组合。
谁能帮助我找到一种在sckit-learn中获得此组合（gamma，C）的方法？
我在 Jupyter Notebook 中编写了以下代码，它在 Tensorflow 中执行线性回归：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
boston=load_boston()
type(boston)
boston.feature_names
bd=pd.DataFrame(data=boston.data,columns=boston.feature_names)
bd['Price']=pd.DataFrame(data=boston.target)
np.random.shuffle(bd.values)
W0=tf.Variable(0.0000000000003)
W1=tf.Variable(0.000000000002)
b=tf.Variable(0.0000000000001)
#print(bd.shape[1])
tf.summary.histogram('Weights', W0)
tf.summary.histogram('Weights', W1)
tf.summary.histogram('Biases', b)
dataset_input=bd.iloc[:, 0 : bd.shape[1]-1];
#dataset_input.head(2)
dataset_output=bd.iloc[:, bd.shape[1]-1]
dataset_output=dataset_output.values
dataset_output=dataset_output.reshape((bd.shape[0],1)) #converted (506,) to (506,1) because in pandas
#the shape was not changing and it was needed later in feed_dict
dataset_input=dataset_input.values #only dataset_input is in DataFrame form and converting it …我想从 Quora 中抓取与某个特定主题相关的问题，这些问题有超过 4 个左右的答案。
我想找到
a) 答案数量
b) 与每个问题相关的标签
这是我的程序：
res=requests.get("https://www.quora.com/How-does-Quora-automatically-know-what-tags-to-put-for-a-question")
soup=BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
# All the ans inside pagedlist_item
ans=soup.find_all('div', {'class' : 'pagedlist_item'})
#Question Name inside question_text_edit
qname=soup.find('div', {'class' : 'question_text_edit'})
#qnam=soup.find('div', {'class' : 'question_text_edit'})
#Tag of Question
tags=soup.find('div', {'class' : 'QuestionTopicHorizontalList TopicList'})
#checking to see if "TV" is the tag of the question in the current webpage
#Also, checking if no. of answers of the given question >=4, if yes then print the question
#logic for checking the …python ×2
python-3.x ×2
tensorflow ×2
c++ ×1
keras ×1
lstm ×1
opengl ×1
orthographic ×1
quora ×1
scikit-learn ×1
svm ×1
tensorboard ×1
web-scraping ×1