我有一个多维字典，我希望能够通过键:键对检索值，如果第一个键不存在则返回“NA”。所有的子字典都有相同的键。d={'a':{'j':1,'k':2},'b':{'j':2,'k':3},'d':{'j':1,'k':3}}我知道我可以使用d.get('c','NA')获取子字典(如果它存在)，否则返回'NA'，但我真的只需要一个值从子字典。如果存在的话，我想做类似d.get('c['j']','NA')的事情。现在我只是检查顶级键是否存在，然后将子值分配给变量(如果存在)或'NA'(如果不存在)。但是，我这样做了大约50万次，并且还从其他地方检索/生成有关每个顶级key的其他信息，我正
EDIT2:下面的Github链接包含从进程调用TF模型的问题的可能解决方案。它们包括即时执行和专用服务器进程，通过http请求为TF模型预测提供服务。我想知道与每次初始化全局变量并调用tf.train.Server相比，使用自定义服务器和请求我是否可以随时获胜，但它似乎是更优雅的方式。我将调查内存泄漏，如果它消失了，请关闭此问题。编辑:添加了问题的简单可重现示例:https://github.com/hcl14/Tensorflow-server-launched-from-child-process背景:我正在运行Tensorflow服务器，并从“fork”进程连接到它。动态创建(
EDIT2:下面的Github链接包含从进程调用TF模型的问题的可能解决方案。它们包括即时执行和专用服务器进程，通过http请求为TF模型预测提供服务。我想知道与每次初始化全局变量并调用tf.train.Server相比，使用自定义服务器和请求我是否可以随时获胜，但它似乎是更优雅的方式。我将调查内存泄漏，如果它消失了，请关闭此问题。编辑:添加了问题的简单可重现示例:https://github.com/hcl14/Tensorflow-server-launched-from-child-process背景:我正在运行Tensorflow服务器，并从“fork”进程连接到它。动态创建(
我在类的__del__函数中遇到NameError。我不明白为什么在函数__del__中无法访问“open”。我正在使用Python3.4.0Python代码:classContoller:...def__del__(self):store={}...pickle.dump(store,open('data.p','wb'))classMyWindow(Gtk.Window):def__init__(self):...self.controller=Contoller(self)...self.connect("delete-event",self.quit)......defquit
我在类的__del__函数中遇到NameError。我不明白为什么在函数__del__中无法访问“open”。我正在使用Python3.4.0Python代码:classContoller:...def__del__(self):store={}...pickle.dump(store,open('data.p','wb'))classMyWindow(Gtk.Window):def__init__(self):...self.controller=Contoller(self)...self.connect("delete-event",self.quit)......defquit
我有一个现有的TensorFlow模型，它使用tf.placeholder作为模型输入，使用tf.Session().run的feed_dict参数来输入数据。以前整个数据集都是通过这种方式读入内存并传递的。我想使用更大的数据集并利用tf.dataAPI的性能改进。我已经从中定义了一个tf.data.TextLineDataset和一次性迭代器，但我很难弄清楚如何将数据导入模型以对其进行训练。起初我试图将feed_dict定义为从占位符到iterator.get_next()的字典，但这给了我一个错误，指出feed的值不能是tf.Tensor对象。更多的挖掘让我明白这是因为iterat
我有一个现有的TensorFlow模型，它使用tf.placeholder作为模型输入，使用tf.Session().run的feed_dict参数来输入数据。以前整个数据集都是通过这种方式读入内存并传递的。我想使用更大的数据集并利用tf.dataAPI的性能改进。我已经从中定义了一个tf.data.TextLineDataset和一次性迭代器，但我很难弄清楚如何将数据导入模型以对其进行训练。起初我试图将feed_dict定义为从占位符到iterator.get_next()的字典，但这给了我一个错误，指出feed的值不能是tf.Tensor对象。更多的挖掘让我明白这是因为iterat
这个问题在这里已经有了答案:Whyisn'tthe'global'keywordneededtoaccessaglobalvariable?(11个答案)关闭3个月前。cache={}deffunc():cache['foo']='bar'printcache['foo']输出bar为什么这行得通，为什么不需要使用global关键字？
这个问题在这里已经有了答案:Whyisn'tthe'global'keywordneededtoaccessaglobalvariable?(11个答案)关闭3个月前。cache={}deffunc():cache['foo']='bar'printcache['foo']输出bar为什么这行得通，为什么不需要使用global关键字？
今天早些时候，我阅读了“Raiseerrorifpythondictcomprehensionoverwritesakey”这个问题，并决定亲自尝试寻找答案。我自然想到的方法是为此将dict子类化。但是，我的回答卡住了，现在我痴迷于自己解决这个问题。注意事项:否-我不打算将对这个问题的回答作为对另一个问题的回答。目前这对我来说纯粹是一种智力练习。实际上，只要我有这样的要求，我几乎肯定会使用namedtuple或常规字典。我的(不是很有效)解决方案:classDuplicateKeyError(KeyError):passclassUniqueKeyDict(dict):def__ini
