我正在使用Django Cassandra，并且已经定义了我的模型，用这个模型可以命名一个表：
class Meta:
db_table = "table_name"
但是，Cassandra不会使用我的自定义名称创建表。我想念什么？
我希望通过他们的id vias看到我的用户这条路线:
path('users/<int:pk>', views.UserDetail.as_view()),
在我看来,我有这个代码:
users.objects.get(pk=sth)
在这种情况下,输入(sth)将检查数据库中的所有id以检查输入Id是否存在,如果未找到,则将返回错误.如果用户输入导致擦除数据库的脚本,问题就在这里,我不知道.如何检查开头的id输入数据是否有效？
我定义了这个模型
from django.db import models
from django.db.models import CharField
# Create your models here.
class City(models.Model):
state = models.ForeignKey('state.State',on_delete=models.CASCADE,)
city_name = models.CharField(max_length=100, verbose_name=_('City Name'))
def __unicode__(self, ):
return str(self.city_name)
但是当我想使用它时，我在 City 中收到此错误
city_name = models.CharField(max_length=100, verbose_name=_('City Name'))
NameError: name '_' is not defined
我不知道问题出在哪里
我对深度学习真的很陌生。我想做一个任务：在测试数据上评估模型并计算预测混凝土强度和实际混凝土强度之间的均方误差。您可以使用 Scikit-learn 中的 mean_squared_error 函数。
这是我的代码：
import pandas as pd
from tensorflow.python.keras import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
concrete_data = pd.read_csv('https://cocl.us/concrete_data')
n_cols = concrete_data.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(n_cols-1,)))
model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer='adam')
y = concrete_data.Cement
x = concrete_data.drop('Cement', axis=1)
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)
model.fit(xTrain, yTrain, epochs=50)
现在为了评估均方误差，我写了这个：
from sklearn.metrics import mean_squared_error
predicted_y = model.predict(xTest)
mean_squared_error(yTest, predicted_y)
我收到了这个错误：
y_true and y_pred have different number of output (1!=10)
我的predicted_y 形状是：(309, 10)
我用谷歌搜索，我真的找不到解决这个问题的答案。我不知道我的代码有什么问题。