小编gol*_*enk的帖子

当使用 TensorFlowtf.data.experimental.sample_from_datasets从两个非常不平衡的数据集中进行同等采样时，我最终收到了DirectedInterleave selected an exhausted input: 0警告。基于此 GitHub 问题，当其中的一个数据集sample_from_datasets已耗尽示例时，似乎会发生这种情况，并且需要对已经看到的示例进行采样。

耗尽的数据集是否仍然产生样本（从而保持所需的平衡训练比率），或者数据集是否没有采样，因此训练再次变得不平衡？如果是后者，是否有一种方法可以产生所需的平衡训练比率sample_from_datasets？

注意：正在使用 TensorFlow 2 Beta

我正在尝试使用AVCaptureSession从摄像头捕获视频,然后我想使用AVAssetWriter将结果写入文件(具体来说,使用多个AVAssetWriters将捕获写入块视频,但我们不需要复杂化这个问题).但是,我无法确定实际需要将数据传递到AVAssetWriter的位置.在Apple Developer文档中,我只看到AVCaptureSession数据被传递给AVCaptureFileOutput.也许我只是错过了一些东西.AVAssetWriter可以用作捕获会话的输出吗？可以理解相关的示例或代码位(虽然不是必需的).非常感谢!

截至PyTorch 0.4,此问题已不再有效.在0.4 Tensor秒和Variables合并.

如何在PyTorch中使用变量和张量执行逐元素乘法？有两个张量工作正常.变量和标量工作正常.但是当尝试使用变量和张量执行逐元素乘法时,我得到:

XXXXXXXXXXX in mul
    assert not torch.is_tensor(other)
AssertionError

例如,运行以下内容时:

import torch

x_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
y_tensor = torch.Tensor([[5, 6], [7, 8]])

x_variable = torch.autograd.Variable(x_tensor)

print(x_tensor * y_tensor)
print(x_variable * 2)
print(x_variable * y_tensor)

我希望第一个和最后一个打印语句显示类似的结果.前两个乘法按预期工作,错误在第三个中出现.我试图别名*在PyTorch(即x_variable.mul(y_tensor),torch.mul(y_tensor, x_variable)等).

考虑到错误和产生它的代码,似乎不支持张量和变量之间的元素乘法.它是否正确？还是有什么我想念的？谢谢!

修补模块中某些内容的最常见方法似乎是使用类似

from unittest.mock import patch

from mypackage.my_module.my_submodule import function_to_test

@patch('mypackage.my_module.my_submodule.fits.open')
def test_something(self, mock_fits_open)
    # ...
    mock_fits_open.return_value = some_return_value
    function_to_test()
    # ...

然而，由于传递给补丁装饰器的值是一个字符串，我没有从 IDE 中获得很多好处。我无法使用字符串的一部分跳转到定义。我没有得到自动完成（和隐式拼写检查）。也没有完整的重构能力。等等。

使用patch.object我可以更接近我正在寻找的东西。

from unittest.mock import patch

import mypackage.my_module.my_submodule
from mypackage.my_module.my_submodule import function_to_test

@patch.object(mypackage.my_module.my_submodule.fits, 'open')
def test_something(self, mock_fits_open)
    # ...
    mock_fits_open.return_value = some_return_value
    function_to_test()
    # ...

然而，这仍然要求引用对象的名称的最后部分只是一个字符串。有没有一种（好的）方法可以纯粹根据对该对象的引用来修补该对象？也就是说，我希望能够做类似的事情

from unittest.mock import patch

import mypackage.my_module.my_submodule
from mypackage.my_module.my_submodule import function_to_test

@patch.reference(mypackage.my_module.my_submodule.fits.open)
def test_something(self, mock_fits_open)
    # ...
    mock_fits_open.return_value = some_return_value
    function_to_test()
    # ...

我正在尝试使用EGit为我的Eclipse项目设置一个git存储库.但是,我在从存储库中排除root/project目录时遇到问题.那就是,我的项目有以下结构:

ProjectDirectory
    src
    war
    etc

我希望存储库包含src,war和etc,但不包含父目录ProjectDirectory.那是因为如果我想在我的工作区中克隆项目的副本,ProjectDirectory2第二个项目的存储库现在将尝试创建第二个根目录,ProjectDirectory.不幸的是,当我尝试使用EGit为项目添加存储库时,我似乎只能在项目文件夹本身上使用Team> Share Project,而我似乎无论如何都不会从存储库中排除根目录在Eclipse中.

有关如何使用EGit跳过存储库中的顶级目录的任何建议？我更喜欢能够在Eclipse中做所有事情,但是如果没有办法,有没有办法在git之外以这种方式设置存储库,那么仍然可以在git中定期使用git控件存储库跳过顶级目录？非常感谢你.

我正在使用这篇文章解释如何为给定元素添加标签选择器。但是，我想用它来选择给定类型（特别是类型单选）的所有标签。试：

label[for=input[type="radio"]] {
    /* Styles */
}

和

label[for=[type="radio"]] {
    /* Styles */
}

不起作用，我不确定我做错了什么或如何做正确。有人可以向我解释解决方案吗？非常感谢！

我注意到在Eclipse中设置PyDev项目时,最新的语法版本是3.0.但是,我在这个问题/答案中注意到,当转移到3.1时,3.0中的语法不会改变.3.0和3.3之间是否一样？非常感谢!

我试图找到一种有效的方法,从元组(每4个条目对应一个像素的R,G,B,alpha)转换为NumPy数组(用于OpenCV).

更具体地说,我使用pywin32来获取窗口的客户区位图.这以元组的形式返回,其中前四个元素属于第一个像素的RGB-alpha通道,然后是第二个像素的下四个,依此类推.元组本身只包含整数数据(即它不包含任何维度,但我确实有这些信息).从这个元组我想创建NumPy 3D数组(宽x高x通道).目前,我只是创建一个零数组,然后遍历元组中的每个条目并将其放入NumPy数组中.我正在使用下面的代码执行此操作.而且我希望有一种更有效的方法可以做到这一点,我只是没想到.有什么建议？非常感谢!

码:

bitmapBits = dataBitmap.GetBitmapBits(False) #Gets the tuple.
clientImage = numpy.zeros((height, width, 4), numpy.uint8)
iter_channel = 0
iter_x = 0
iter_y = 0
for bit in bitmapBits:
    clientImage[iter_y, iter_x, iter_channel] = bit
    iter_channel += 1
    if iter_channel == 4:
        iter_channel = 0
        iter_x += 1
    if iter_x == width:
        iter_x = 0
        iter_y += 1
    if iter_y == height:
        iter_y = 0

在PyCharm中,我可以键入np.array,如果我还没有导入NumPy,PyCharm会给我一个简单的点击来自动编写导入行.特别是,PyCharm知道这np是指numpy并且将添加适当的import numpy as np.

有没有办法定义我自己的别名来识别？例如,tensorflow通常导入为tf.PyCharm默认情况下不知道这一点,所以不会给我自动导入完成.有什么办法吗？非常感谢你!

在 TensorFlow 2 中，@tf.function装饰器允许 Python 函数变成 TensorFlow 图（或多或少），并且可以带来一些性能改进。但是，当以这种方式修饰时，Python 不再在每次运行时跟踪这些函数。这使得使用 Python 调试器调试函数变得更加困难。有没有办法@tf.function暂时禁用所有装饰器以方便调试？