我开始使用tensorflow(来自Caffe)，我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是onehot编码。现在，我想根据类标签使用权重；我知道，如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码)，这可能可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情？ 最佳答案 importtensorflowastfimp
我注意到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels,logits)主要执行3个操作:将softmax应用于logits(y_hat)以对其进行归一化:y_hat_softmax=softmax(y_hat)。计算交叉熵损失:y_cross=y_true*tf.log(y_hat_softmax)对一个实例的不同类求和:-tf.reduce_sum(y_cross,reduction_indices=[1])代码借自here完美地证明了这一点。y_true=tf.convert_to_tensor(np.array([[0.0,1.
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我尝试用本地镜像替换训练和验证数据。但是在运行训练代码时，出现了错误:ValueError:Cannotsqueezedim[1],expectedadimensionof1,got3for'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze'(op:'Squeeze')withinputshapes:[100,3].不知道怎么解决。模型定义代码中没有可见变量。代码修改自TensorFlow教程。图片是jpg。这里是详细的错误信息:INFO:tensorflow:Usingdefaultconfi
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
Perl有-c开关来编译代码而不运行它。这对于在Perl中调试编译错误很方便。Python有没有类似的开关？ 最佳答案 你可以说python-mpy_compilescript_to_check.py但是，这会产生副作用，即在与脚本相同的目录中创建已编译的script_to_check.pyc文件。此功能旨在加快模块的后续使用，而不是确保您的语法正确，尽管您当然可以为此使用它。 关于python-Python是否像Perl的-c一样有一个"compileonly"开关？，我们在Stack
在tensorflow中，有一种叫做softmax_cross_entropy_with_logits的方法和sampled_softmax_loss.我阅读了tensorflow文档并在google上搜索了更多信息，但我找不到不同之处。在我看来，两者都使用softmax函数计算损失。使用sampled_softmax_loss计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(...))使用softmax_cross_entropy_with_logits计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cr
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭11年前。我的问题可能很愚蠢，但我认为不是。我使用flex和RubyonRails后端来开发丰富的互联网应用程序。最近flash受到了攻击，一个例子是SteveJob的thoughtsonFlash.我认为flex是一个很棒的工具，但老实说，我真的更愿意拥有一个与flex一样高效但符合开放标准的工具。对我来说，在一个完美的世界里，我会像现在一样用MXML编码，而F
语境我需要在我的AngularJS(v1.4)应用程序中加载一些从后端获取的HTML并将其(html)插入我的partial(已加载)。部分已经加载了一些HTML(并且功能齐全)。现在我可以加载HTML并使用此处发布的指令(CompilingdynamicHTMLstringsfromdatabase)对其进行编译。请参阅下面的代码。问题但是...当部分HTML已加载(部分已加载且正常运行)然后我从后端获取另一个HTML内容时，指令正在编译新内容，即整个文档(DOM)被“卡住”。我无法输入内容或点击任何按钮，包括我之前加载的HTML中的按钮。问题我如何加载HTML内容，在“后台”$co
