关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭2年前。Improvethisquestion在Java中，属性和类(实体)的命名约定是CamelCase方式:@EntitypublicclassUserMessageimplementsSerializable{@IdprivateIntegerid;privateStringshortTitle;privateStringlongTitle;privateStringhtmlMessage;}但在SQL世界中，它被认为是best
这个问题在这里已经有了答案:HowtogettheinsertIDinJDBC?(14个答案)关闭7年前。我目前的方法是这样的:SELECTTOP1IDFROMDATAENTRYORDERBYIDDESC这假设最新插入的项目始终具有最高的唯一ID(主键，自动递增)。这里有些味道不对。替代方案？
我正在使用tensorflowv1.4。我想提前停止使用验证集，耐心等待5个时期。我在网上搜索了一下，发现以前有一个函数叫做ValidationMonitor，但是现在已经贬值了。那么有没有办法实现这一目标？ 最佳答案 不幸的是，似乎没有一个好的方法来做到这一点。一种要考虑的方法是在训练期间经常保存检查点，然后对其进行迭代和评估。然后您可以丢弃没有最佳评估性能的检查点。这不会帮助您在训练期间节省时间，但至少您留下的结果模型是一个早期停止模型。 关于python-提前停止使用tensorf
我想将我的_model_fnforEstimator变成多GPU解决方案。有没有办法在EsitmatorAPI中执行此操作，或者我是否必须明确编码设备放置和同步。我知道我可以使用tf.device('gpu:X')将我的模型放在GPUX上。我还知道我可以遍历可用的GPU名称来跨多个GPU复制我的模型。我还知道我可以为多个GPU使用单个输入队列。我不知道哪些部分(优化器、损失计算)实际上可以转移到GPU以及我必须在哪里同步计算。根据Cifar10示例，我认为我只需要同步梯度。特别是在使用的时候train_op=tf.contrib.layers.optimize_loss(loss=lo
tf.estimatorAPI采用返回Dataset的输入“输入函数”。例如，Estimator.train()采用input_fn(documentation)。在我见过的示例中，无论何时手动提供此函数，它都是无参数的lambda。那不是说函数总是返回相同的值吗？还是在没有参数的情况下多次调用？我找不到关于此的文档。为什么像train()这样的函数不直接将输入作为Dataset显式接收？ 最佳答案 Dataset对象也由计算图中的节点支持。Estimator为每个train()、evaluate()等构建计算图。通过这样做，Est
我有一个程序生成的(无限)数据源，我正在尝试将其用作高级TensorflowEstimator的输入，以训练基于图像的3D对象检测器。我像在TensorflorEstimator中一样设置数据集Quickstart，我的dataset_input_fn返回特征和标签Tensor的元组，就像Estimator.train函数指定，以及这个tutorialshows的方式，但在尝试调用训练函数时出现错误:TypeError:'Tensor'对象不可迭代。我做错了什么？defdata_generator():"""Generatorforimage(features)andgroundtru
在这个简化的示例中，我使用GridSearchCV训练了一个学习器。我想在对完整的集合X进行预测时返回最佳学习者的混淆矩阵。lr_pipeline=Pipeline([('clf',LogisticRegression())])lr_parameters={}lr_gs=GridSearchCV(lr_pipeline,lr_parameters,n_jobs=-1)lr_gs=lr_gs.fit(X,y)printlr_gs.confusion_matrix#Wouldliketobeabletodothis谢谢 最佳答案 您首先
我正在尝试使用带有estimator.predict的自定义输入函数进行预测，但它给了我这个:警告:tensorflow:输入图不包含QueueRunner。这意味着永远预测yield。这可能是一个错误。它没有给我一个错误，但是predict只是说它恢复参数并且不返回实际的预测。这是我的代码:test_data=[0.03,0.91,0.95,0.10,0.56,0.93]test_data_in={k:test_data[index]forindex,kinenumerate(FEATURES)}print(test_data_in)defpredict_input_fn(data_
我正在使用Tensorflow1.4。我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类，如下所示:defmodel_fn():#Someoperationshere[...]returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions={"Preds":predictions},loss=cost,train_op=loss,eval_metric_ops=eval_metric_ops,training_hooks=[summary_hook])my_estimator=tf.estimator.Estimator(model_f
我是CherryPy的新手，来自Django。我喜欢Django将项目的各个部分拆分成许多文件的方式，我想在CherryPy中做同样的事情，而不是拥有一个大文件。我觉得如果我能把项目分成这些部分就好了:application.py:CherryPy的核心，服务器启动的地方urls.py:包含所有url，可能使用RoutesDispatchermodels.py:通过SQLAlchemy，包含所有模型controllers.py:非常明显；)我并不是要在这里粘贴完整的代码，指向example/pastebin/gist的链接也很完美:)感谢您的帮助。 最佳答案
