当我尝试在tensorflow中使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数时得到NaN。我有一个简单的网络，例如:layer=tf.nn.relu(tf.matmul(inputs,W1)+b1)layer=tf.nn.relu(tf.matmul(layer,W2)+b2)logits=tf.matmul(inputs,W3)+b3loss=tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels)我有很多类(~10000)，所以我想我得到的是NaN，因为在我的至少一个示例中，
我正在使用反向代理在自定义域上启用ssl。代理在公共(public)页面上运行良好，但是当用户尝试访问login_required目录时，登录url会在登录后将他们转移到我的appspot域。有没有办法让用户留在自定义域中？这是我的登录处理程序:classOpenIDLoginHandler(webapp.RequestHandler):defget(self):domain=self.request.get('domain')continue_url=self.request.GET.get('continue')ifnotcontinue_url:continue_url='htt
这个问题在这里已经有了答案:Performantcartesianproduct(CROSSJOIN)withpandas(5个答案)关闭4年前。假设我有两个表:表1:col1col20123表2:col3col45678在SQL中，如果我做了如下语句:Select*FromTable1,Table2;我希望得到一个包含两个表的所有组合的表:col1col2col3col40156017823562378有没有办法对pandas中的两个数据框做同样的事情？
有人知道匹配Domain.CCTLD的正则表达式吗？我不想要子域，只想要“原子域”。例如，docs.google.com不匹配，但google.com匹配。但是，这会因.co.uk、CCTLD等内容而变得复杂。有谁知道解决方案？提前致谢。编辑:我意识到我还必须处理多个子域，例如john.doe.google.co.uk。现在比以往任何时候都更需要解决方案:P。 最佳答案 听起来您正在寻找可通过PublicSuffixList获得的信息项目。A"publicsuffix"isoneunderwhichInternetuserscand
我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr
我正在使用双向association_proxy关联属性Group.members和User.groups。我在从Group.members中删除成员时遇到问题。特别是，Group.members.remove将成功从Group.members中删除一个条目，但会留下一个None代替User.groups中的相应条目。更具体地说，以下(最小)代表性代码片段未通过其最后断言:importsqlalchemyassafromsqlalchemy.ormimportSessionfromsqlalchemy.ext.associationproxyimportassociation_prox
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
尝试在新的python安装上安装pip。我被代理错误困住了。看起来像get-pip或urllib3中的错误？？问题是我必须经历设置CNTLMasdescribedhere的痛苦还是有捷径？get-pip.pydocumentation说使用--proxy="[user:passwd@]proxy.server:port"选项来指定代理和相关身份验证。但似乎pip将整个事情传递给urllib3，它将“myusr”解释为url方案，因为我猜是“:”(？)。C:\ProgFiles\Python27>get-pip.py--proxymyusr:mypswd@111.222.333.444:
我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
