我一直在玩python列表,我发现以下有点奇怪.
list = ["test"]
list + "test1"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate list (not "str") to list
list += "test1"
print(list)
['test', 't', 'e', 's', 't', '1']
有人可以帮助我理解为什么+ =有效但+没有？
另外,我希望将"test1"作为单个元素追加.为什么每个字母一个元素？
我有以下功能:
def port_status(self, port=(1, 2)):
for i in port:
print_status(i)
但我希望用户能够使用单个端口号调用该函数,如下所示:
port_status(port=2)
在这种特定情况下,它最终会如下所示:
TypeError: 'int' object is not iterable
我可以在这里使用一些蟒蛇魔法吗？
我有一个训练有素的估算器，当有新输入数据输入时，我会用它进行实时预测。
在代码的开头，我实例化了估算器：
estimator = tf.estimator.Estimator(
model_fn=model_fn,
model_dir="{}/model_dir_{}".format(script_dir, 3))
然后，在循环中，每当我获得足够的新数据进行预测时，我都会这样做：
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": np.array([sample.normalized.input_data])},
num_epochs=1,
shuffle=False)
predictions = estimator.predict(
input_fn=predict_input_fn,
)
每次执行此操作时，我都会在控制台中收到以下tensorflow消息：
2018-04-21 16：01：08.401319：I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：1195]创建TensorFlow设备（/ device：GPU：0）->（设备：0，名称：GeForce GTX 1060 6GB ，PCI总线ID：0000：04：00.0，计算能力：6.1）
INFO：tensorflow：从/home/fgervais/tf/model_dir_3/model.ckpt-103712恢复参数
似乎整个GPU检测过程和模型加载都在每个预测上都完成了。
有没有办法在实时输入之间将模型保持在内存中，以便获得更好的预测率？