我重写了以下代码以处理大规模数据集。我正在使用Python生成器根据逐批生成的数据拟合模型。defsubtract_mean_gen(x_source,y_source,avg_image,batch):batch_list_x=[]batch_list_y=[]forline,yinzip(x_source,y_source):x=line.astype('float32')x=x-avg_imagebatch_list_x.append(x)batch_list_y.append(y)iflen(batch_list_x)==batch:yield(np.array(batch_l
上下文:我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此研究了提供的教程here.按照本教程，我来到了fit_generator()的生成器的位置。方法进行了说明。此生成器生成的输出如下(左样本，右目标):[[[10.15.][20.25.]]]=>[[30.35.]]->Batchno.1:2Samples|1Target---------------------------------------------[[[20.25.][30.35.]]]=>[[40.45.]]->Batchno.2:2Samples|1Target--------------
我正在尝试将一些结果写入pickle文件，如下所示:raw_X=(self.token_ques(text)fortextintraining_data)withopen('/root/Desktop/classifier_result.pkl','wb')ashandle:pickle.dump(raw_X,handle)错误:raiseTypeError,"can'tpickle%sobjects"%base.__name__TypeError:can'tpicklegeneratorobjects任何帮助将不胜感激。 最佳答案
是否有单行表达式:forthingingenerator:yieldthing我试过yieldgenerator没有用。 最佳答案 在Python3.3+中，您可以使用yieldfrom.例如，>>>defget_squares():...yieldfrom(num**2fornuminrange(10))...>>>list(get_squares())[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]它实际上可以与任何可迭代对象一起使用。例如，>>>defget_numbers():...yieldfromrange(10)
总结假设我有一个iterator，当从中消耗元素时，它会执行一些副作用，例如修改列表。如果我定义一个列表l并调用l.extend(iterator)，是否保证extend会将元素推送到l一个接一个，因为迭代器中的元素被消耗，而不是保存在缓冲区中然后一次全部推送？我的实验我在我的计算机上用Python3.7做了一个快速测试，根据该测试，list.extend似乎很懒惰。(请参阅下面的代码。)规范是否保证了这一点？如果是，规范中的何处提到了这一点？(此外，请随时批评我并说“这不是Pythonic，你这个傻瓜!”——尽管如果你想批评我也能回答这个问题，我将不胜感激。我问的部分原因出于我自己的
我正在使用GPU版本的keras在预训练网络上应用迁移学习。我不明白如何定义参数max_queue_size、workers和use_multiprocessing。如果我更改这些参数(主要是为了加快学习速度)，我不确定每个时期是否仍然可以看到所有数据。max_queue_size:用于“预缓存”来自生成器的样本的内部训练队列的最大大小问题:这是指在CPU上准备了多少批处理？它与workers有什么关系？如何最佳定义？worker:并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，并即时传递到GPU以进行神经网络计算问题:如何确定我的CPU可以/应该并行生成多少批处理？use_mult
我正在寻找一种在Python中执行此操作的简洁方法:假设我有两个迭代器“iter1”和“iter2”:可能是素数生成器和itertools.count()。我先验地知道两者都是无限的并且单调递增。现在我想对两个参数“op”(可能是operator.add或operator.mul)进行一些简单的操作，并用everyelement计算第一个迭代器的everyelement接下来，使用所述操作，然后一次生成一个，排序。显然，这本身就是一个无限序列。(正如@RyanThompson在评论中提到的:这将被称为这些序列的CartesianProduct...或者，更确切地说，该产品的一维排序。)
我正在寻找一种pythonic方法来迭代可迭代项的第一个n项(upd:在常见情况下不是列表，至于列表，事情是琐碎的)，并且尽可能快地执行此操作非常重要。这就是我现在的做法:count=0foriteminiterable:do_something(item)count+=1ifcount>=n:break对我来说似乎不太整洁。另一种方法是:foriteminitertools.islice(iterable,n):do_something(item)这看起来不错，问题是它是否足够快，可以与某些生成器一起使用？例如:pair_generator=lambdaiterable:iterto
我想在Windows10中使用cmd使用pipinstalldlib安装dlib但它显示以下三个错误:CMakeLists.txt中的CMake错误:发电机NMakeMakefilesdoesnotsupportplatformspecification,butplatformx64wasspecified.CMakeError:CMAKE_C_COMPILERnotset,afterEnableLanguageCMakeError:CMAKE_CXX_COMPILERnotset,afterEnableLanguage信息:来自d:\python36\lib\site-package
我想在Windows10中使用cmd使用pipinstalldlib安装dlib但它显示以下三个错误:CMakeLists.txt中的CMake错误:发电机NMakeMakefilesdoesnotsupportplatformspecification,butplatformx64wasspecified.CMakeError:CMAKE_C_COMPILERnotset,afterEnableLanguageCMakeError:CMAKE_CXX_COMPILERnotset,afterEnableLanguage信息:来自d:\python36\lib\site-package
