小编Sha*_*der的帖子

我正在尝试使用早期停止和模型检查点来保存最佳模型,同时训练深度卷积神经网络.但是,我收到以下错误:

 callback.set_model(model)
 AttributeError: 'list' object has no attribute 'set_model'

到目前为止我的代码是:

model = Sequential()

###First block
model.add(Conv2D(100,kernel_size = (3,3),activation = 'relu',padding = 'same',input_shape=(12,11,1)))
model.add(Conv2D(100,kernel_size = (3,3),activation = 'relu',padding = 'same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
model.add(Dropout(0.20))


###Second block

model.add(Conv2D(128,kernel_size = (3,3),activation = 'relu',padding = 'same'))
model.add(Conv2D(128,kernel_size = (3,3),activation = 'relu',padding = 'same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
model.add(Dropout(0.10))


model.add(Flatten())

#model.add(Dense(100,activation = 'relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dense(1000,activation = 'relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dropout(0.30))
model.add(Dense(500,activation = 'relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dropout(0.10))
#model.add(Dense(500,activation = 'relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
#model.add(Dropout(0.15))

model.add(Dense(5,activation = 'softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])


earlystop = [EarlyStopping(monitor='val_acc', min_delta=0.001, patience=5, …

我正在做套索逻辑回归。我使用 cv.glmnet 来获取非零系数。它似乎有效，即我确实得到了一些非零系数，其余系数为零。但是，当我使用 coef 函数打印所有系数时，它会给我一个所有系数的列表。有没有办法提取不为零的系数及其名称。我所做的代码是：

cv.lasso = cv.glmnet(x_train,y_train, alpha = 0.6, family = "binomial")
coef(cv.lasso, s=cv.lasso$lambda.1se)

当我使用 coef 时，我得到以下输出：

4797 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

                  1

(Intercept)   -1.845702

sampleid.10    .       
sampleid.1008  .  

我想提取非零系数的名称和值。我怎样才能做到这一点？

我有一个列表列表，我想找到出现“ //”的索引。我知道如何使用嵌套循环，但是我想使用列表理解。我的清单是：

ex = [['foo', 'faa'], ['//', 'sd'], ['foo', 'kaa'], ['side', 'haha', 'blue'], ['//', 'sd']]

如何在此处使用列表理解来查找出现“ //”的索引？到目前为止，我所做的是：

indices = [idx for idx, lst in enumerate(ex)]

这给了我列表中列表的索引。但是我不知道如何使用这些来查找'//'使用列表理解的索引。

对于上面的ex示例，预期输出为

[1, 4]

例如，对于含有嵌套列表的索引'//'，这是ex[1]和ex[4]。