KerasfromTF:lossisNaNandFailedtofinddataadapterthatcanhandleinput:,我试图找到一些可以解决我的问题的解决方案，但目前它们都不起作用。(如TensorflowValueError:Failedtofinddataadapterthatcanhandleinput)我正在通过Keras(来自TF)使用具有输入形状：(5000,1)和输出形状为(5000,16)的自定义数据集进行神经网络。输入是时间和周期数，输出是16个灯中每个灯的状态(0表示关闭或1表示打开)。我使用Adam作为优化器，我的损失是"categorical_cross

R-mutateconditioninhugedata.frame所以我有非常大的数据集(>1000obs.of>15000variables)，我不想用1替换所有值>1并保持其余部分不变。示例数据：12345678910111213data  a bc1 1 -1a2 2 -2b3 3 -3c4 4 -4d5 5 -5e6 6 -6f7 7 -7g8 8 -8h9 9 -9i1010-10j这是我的dplyr方法：1234567data%>%mutate_if(is.numeric,                  funs(                   case_when(   

R-mutateconditioninhugedata.frame所以我有非常大的数据集(>1000obs.of>15000variables)，我不想用1替换所有值>1并保持其余部分不变。示例数据：12345678910111213data  a bc1 1 -1a2 2 -2b3 3 -3c4 4 -4d5 5 -5e6 6 -6f7 7 -7g8 8 -8h9 9 -9i1010-10j这是我的dplyr方法：1234567data%>%mutate_if(is.numeric,                  funs(                   case_when(