小编Jam*_*own的帖子

我有一个带有布尔条目的熊猫系列.我想得到值为的索引列表True.

例如输入 pd.Series([True, False, True, True, False, False, False, True])

应该产生输出[0,2,3,7].

我可以用列表理解来做到这一点,但有更清洁或更快的东西吗？

df.head()tf 数据集的 Panda 相当于什么？

按照此处的文档，我构建了以下玩具示例：

dset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.constant([1.,2.,3.]), tf.constant([4.,4.,4.]), tf.constant([5.,6.,7.])))
print(dset)

产出

<TensorSliceDataset shapes: ((), (), ()), types: (tf.float32, tf.float32, tf.float32)>

我更喜欢找回类似于 tensor 的东西，所以为了获得一些值，我将制作一个迭代器。

<TensorSliceDataset shapes: ((), (), ()), types: (tf.float32, tf.float32, tf.float32)>

产出

dset_iter = dset.__iter__()
print(dset_iter.next())

到现在为止还挺好。让我们尝试一些窗口...

(<tf.Tensor: id=122, shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>,
 <tf.Tensor: id=123, shape=(), dtype=float32, numpy=4.0>,
 <tf.Tensor: id=124, shape=(), dtype=float32, numpy=5.0>)

产出

windowed = dset.window(2)
print(windowed)

好的，再次使用迭代器技巧：

<WindowDataset shapes: (<tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.DatasetStructure object at 0x1349b25c0>, <tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.DatasetStructure object at 0x1349b27b8>, <tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.DatasetStructure object at 0x1349b29b0>), …

文档https://keras.io/models/model/#predict说 model.predict返回 Numpy 预测数组。 在 Keras API 中，有没有办法区分这些数组中的哪些是哪些？ 在TF实现中怎么样？

在同一页文档的顶部，他们说“模型可以使用列表指定多个输入和输出”。如果相反，通过字典，似乎没有任何问题：

my_model = tf.keras.models.Model(inputs=my_inputs_dict, outputs=my_outputs_dict)

当调用model.fit相同的文档时说“如果模型中的输入层被命名，您还可以将字典映射输入名称传递给 Numpy 数组。”

如果来自的键my_output_dict或字典值（层）的名称my_output_dict附加到输出my_model.predict(...)

如果我使用tf.keras.model.savetf.serving API将模型保存为 TensorFlow 的saved_model 格式 protobuf 以 这种方式工作 - 具有命名的输入和输出......