zero_grad()需要在训练期间调用该方法.但文档不是很有帮助
| zero_grad(self)
| Sets gradients of all model parameters to zero.
为什么我们需要调用这个方法？
python neural-network gradient-descent deep-learning pytorch
我使用以下命令创建了virtualenv.
mkvirtualenv --distribute --system-site-packages "$1"
在启动virtualenv之后workon,我输入ipython.它提示我
WARNING: Attempting to work in a virtualenv. If you encounter problems, please install IPython inside the virtualenv.
当我尝试使用virtualenv安装ipython时,我收到以下错误消息:
pip install ipython
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): ipython in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages
Cleaning up...
有谁知道如何在virtualenv内安装？
我必须两次请求相同的网页才能在第一个请求中获取 cookie，并在以下示例的第二个请求中使用它。
有人能告诉我在一个 puppeteer 会话中保存 cookie 并在另一个会话中加载它的代码，这样就不需要在第二个会话中两次请求相同的网页吗？谢谢。
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=BSCL2');
await page.goto('https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=BSCL2');
const linkHandlers = await page.$x("//div[@id='enhancers']//a[@data-track-event='Table See-All']");
if (linkHandlers.length > 0) {
const [response] = await Promise.all([
page.waitForResponse(response => response.url().includes('/gene/api/data/Enhancers')),
linkHandlers[0].click()
]);
const resp_text = await response.text();
console.log(resp_text);
} else {
throw new Error("Link not found");
}
await browser.close();
})();
当我尝试在帖子结束时运行代码时出现以下错误.但我不清楚我的代码有什么问题.有人能告诉我调试张量流程序的技巧吗？
$ ./main.py
Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
2017-12-11 22:53:16.061163: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
Traceback (most recent call last):
File "./main.py", line 55, in <module>
sess.run(opt, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 889, in run
run_metadata_ptr)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1120, in _run
feed_dict_tensor, options, run_metadata)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1317, in _do_run
options, run_metadata)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1336, in _do_call
raise …python machine-learning lstm tensorflow recurrent-neural-network
根据 http://gallery.rcpp.org/articles/r-function-from-c++,Rcpp 允许用户从C++调用R函数.Fortran中有类似的东西,以便人们可以在Fortran代码中调用R函数吗？
我使用以下代码在 npz 文件中显示元素名称。但是它需要完全加载文件，这可能会很慢，尤其是当文件很大时。有没有办法提取元素名称而不必完全加载文件？
x = numpy.load(file)
for k in x.iterkeys():
print k
我想直接获取屏幕截图中显示的最后一个 HTTP 请求的响应。
当前的 puppeteer 代码如下所示。有人可以告诉我如何修改它，以便它可以直接从浏览器获得 JSON 响应吗？谢谢。
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// const browser = await puppeteer.launch();
const browser = await puppeteer.launch({
headless: false
, args: ['--user-agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3312.0 Safari/537.36"']
});
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=BSCL2');
await page.goto('https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=BSCL2');
const linkHandlers = await page.$x("//div[@id='enhancers']//a[@data-track-event='Table See-All']");
if (linkHandlers.length > 0) {
await linkHandlers[0].click();
} else {
throw new Error("Link not found");
}
const html = await …re.compile('\s+', flags = re.UNICODE)
上面的代码在 python3 中给出了以下警告。
SyntaxWarning: invalid escape sequence \s
我通过使用修复它r'\s+'。这是解决问题的正确方法吗？
ssh -t remotehost vim /tmp/x.txt
我知道我可以运行如上所述的命令.
但我希望能够在远程计算机上运行任何本地bash代码.出于这个原因,我想调用远程'bash -s',以便可以处理任何本地bash代码.
ssh -t remotehost 'bash -s' <<< vim /tmp/x.txt
但是,上面的例子显示"由于stdin不是终端,因此不会分配伪终端".有没有办法让ssh通过stdin获取本地bash代码并通过远程'bash -s'运行它？谢谢.
我发现基于深度学习的方法（例如，1）比基于非深度学习的方法（例如，2，使用 OpenCV）健壮得多。
在 OpenCV 示例中，Canny 用于检测边缘。但是这一步可能对图像非常敏感。轮廓检测可能会以错误的轮廓结束。也很难确定应该保留哪些轮廓。
如何实现稳健的深度学习方法？有什么好的示例代码吗？谢谢。