总而言之：
经过训练来预测函数的简单（单隐藏层）前馈 Pytorch 模型的性能y = sin(X1) + sin(X2) + ... sin(X10)明显低于使用 Keras 构建/训练的相同模型。为什么会这样？可以采取哪些措施来减轻性能差异？
在训练回归模型时，我注意到 PyTorch 的性能远远低于使用 Keras 构建的相同模型。
之前已经观察到并报道过这种现象：
此前也已做出以下解释和建议：
如何在 PyPI 上发布包，以便自动安装所有依赖项，而不是由用户手动安装。
我在setup.pywith 中指定依赖项，install_requires如下所示：
setuptools.setup(name='myPackage',
version='1.0',
packages=setuptools.find_packages(),
include_package_data=True,
classifiers=[
'Programming Language :: Python :: 3',
'Operating System :: OS Independent',
'Topic :: Scientific/Engineering :: Bio-Informatics'
],
install_requires=['numpy', 'pandas', 'sklearn'],
python_requires='>=3'
)
我有一个requirements.txt包含在我的文件中的文件MANIFEST.in：
numpy==1.15.4
sklearn==0.20.1
pandas==0.23.4
但是，在我尝试安装包时在 test.pypi 上发布后，出现以下错误：
Could not find a version that satisfies the requirement numpy (from myPackage==1.0.0) (from versions: )
No matching distribution found for sklearn (from myPackage==1.0.0)
这意味着 PyPI 不会安装 numpy 依赖项。如何启用我的依赖项的自动安装？在构建和发布包时我应该使用虚拟环境吗？我该怎么做呢？
PS 我对此完全陌生，因此我将欣赏显式代码或指向简单教程页面的链接。谢谢你。
我有一个函数，它将数组作为输入并对其进行一些计算。输入数组可能是也可能不是 numpy ndarray（可能是列表、pandas 对象等）。
在函数中，我将输入数组（无论其类型如何）转换为 numpy ndarray。但是对于大型数组，这一步的计算成本可能会很高，尤其是在 for 循环中多次调用该函数时。
因此，只有当输入数组还不是 numpy ndarray 时，我才想将其转换为 numpy ndarray。
我怎样才能做到这一点？
import numpy as np
def myfunc(array):
# Check if array is not already numpy ndarray
# Not correct way, this is where I need help
if type(array) != 'numpy.ndarray':
array = np.array(array)
# The computation on array
# Do something with array
new_array = other_func(array)
return new_array
使用 Pytest，我想编写一个测试函数，该函数接受多个装置作为参数。每个灯具都有几个参数。
例如，在 test_demo.py 中，有一个函数test_squared_is_less_than_10，它接受夹具negative_integer和positive_integer作为参数，然后检查夹具参数的平方是否小于 10。
import pytest
@pytest.fixture(params=[-1, -2, -3])
def negative_integer(request):
return request.param
@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def positive_integer(request):
return request.param
def test_squared_is_less_than_10(negative_integer, positive_integer):
assert negative_integer ** 2 < 10
assert positive_integer ** 2 < 10
我预计当我在终端中运行 pytest 命令时，总共应该执行 6 个测试，即[-1, -2, -3]forpositive_integer和[1, 2, 3]for negative_integer。
然而，pytest 似乎执行嵌套循环类型的迭代，以便执行 9 个测试，即[(-1, 1), (-1, 2), (-1, 3), (-2, 1), (-2, 2), (-2, 3), (-3, 1), (-3, 2), …
我想利用多个 GPU 来使用该tf.distribute.MirroredStrategy()方法训练我的 Keras/Tensorflow 模型。
下面是我的代码片段：
# Imports
import tensorflow as tf
import model # Module of functions for building the model
# Check GPU availability
devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print('Num GPUs:', len(devices))
print(devices)
# Prepare dataset (Xtrain/Xtest are Numpy arrays with shape, (None, 600, 23))
Xtrain, Xtest = models.get_dataset()
# Datasets as tf.data.dataset objects
batch_size = 256
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((Xtrain, Xtrain)).batch(batch_size)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((Xtest, Xtest)).batch(batch_size)
# Build model for synchronous multi-GPU training
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
print('Number of devices …一段时间以来，我一直在使用 pandas_datareader 从 IEX 和 Robinhood API 检索股票价格，没有出现任何问题。然而，最近（本周初），我的代码开始失败。
这是代码和错误：
应用程序编程接口
import pandas_datareader.data as web
import datetime as dt
end = dt.datetime.today()
start = end - relativedelta(months=20)
data = web.DataReader('MSFT', 'iex', start, end)
和错误：
web.DataReader('MSFT', 'iex', start, end)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-88-2781d4515d5c>", line 1, in <module>
web.DataReader('MSFT', 'iex', start, end)
File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/data.py", line 322, in DataReader
session=session).read()
File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/iex/daily.py", line 91, in read
self._get_params(self.symbols))
File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/base.py", line 84, in _read_one_data
out = self._read_url_as_StringIO(url, params=params)
File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/base.py", line 95, …