在tensorflowDataset管道中，我想定义一个自定义映射函数，它采用单个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本)。下面的代码是我的尝试，以及我想要的结果。我无法很好地遵循有关tf.data.Dataset().flat_map()的文档，无法理解它是否适用于此处。importtensorflowastfinput=[10,20,30]defmy_map_func(i):return[[i,i+1,i+2]]#Fyi[[i],[i+1],[i+2]]throwsanexceptionds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input
我想使用lmfit使函数适合可变数量的数据集的模块，具有一些共享参数和一些单独参数。这是一个生成高斯数据并分别拟合每个数据集的示例:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromlmfitimportminimize,Parameters,report_fitdeffunc_gauss(params,x,data=[]):A=params['A'].valuemu=params['mu'].valuesigma=params['sigma'].valuemodel=A*np.exp(-(x-mu)**2/(2.*sigma**2))ifd
我有一长串整数列表(代表句子，每个句子都有不同的大小)，我想使用tf.data库提供它们。每个列表(列表的列表)都有不同的长度，我得到一个错误，我可以在这里重现:t=[[4,2],[3,4,5]]dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)我得到的错误是:ValueError:Argumentmustbeadensetensor:[[4,2],[3,4,5]]-gotshape[2],butwanted[2,2].有办法吗？编辑1:明确地说，我不想填充列表的输入列表(这是一个包含超过一百万个元素的句子列表，长度不同)我想使用tf.data库
我正在使用scikit-learn多项式朴素贝叶斯分类器进行二进制文本分类(分类器告诉我文档是否属于类别X)。我使用平衡数据集来训练我的模型，并使用平衡测试集来测试它，结果非常有希望。这个分类器需要实时运行并不断分析随机扔给它的文档。但是，当我在生产环境中运行我的分类器时，误报的数量非常多，因此我最终的精度非常低。原因很简单:分类器在实时场景中遇到了更多的负样本(大约90%的时间)，这与我用于测试和训练的理想平衡数据集不符。有没有一种方法可以在训练期间模拟这个实时案例，或者有什么技巧可以使用(包括对文档进行预处理以查看它们是否适合分类器)？我计划使用与实时案例中比例相同的不平衡数据集来
我只是简单地将数据保存到文件中并读出它们，然后绘制直方图。但是，尽管我实际上没有对原始代码进行任何更改，但似乎出现了这个错误。谁能告诉我怎么了？非常感谢。这是hist()的代码f_120=plt.figure(1)plt.hist(tfirst_list,bins=6000000,normed=True,histtype="step",cumulative=True,color='g',label='firstanswer')plt.axvline(x=30,ymin=0,ymax=1,color='r',linestyle='--',label='30min')plt.axvline
我正在尝试为一个简短的机器学习算法运行以下代码:importreimportargparseimportcsvfromcollectionsimportCounterfromsklearnimportdatasetsimportsklearnfromsklearn.datasetsimportfetch_mldatadataDict=datasets.fetch_mldata('MNISTOriginal')在这段代码中，我试图通过sklearn读取mldata.org上的数据集“MNISTOriginal”。这会导致以下错误(有更多行代码，但我在这一行遇到错误):Traceback(
随着最近升级到1.4版，Tensorflow在库核心中包含了tf.data。version1.4releasenotes中描述的一项“主要新功能”是tf.data.Dataset.apply()，这是一个“方法应用自定义转换函数”。这与现有的tf.data.Dataset.map()有何不同？ 最佳答案 不同的是map会对Dataset的每个元素分别执行一个函数，而apply会对整体执行一个函数数据集一次(例如group_by_window在文档中作为示例给出)。apply的参数是一个函数，当map的参数时，它接受一个Dataset
现在我使用C#中的方法将SQLite数据库中的表读入DataTable，但我想将所有表发送到其他对象。所以我想我必须使用DataSet来组合所有DataTable(s)并将其作为参数发送给对象。有没有方法可以轻松地将所有表从SQLite数据库读取到DataSet？或者我必须将所有表从SQLite数据库读取到每个表的DataTable并手动合并到DataSet？ 最佳答案 列出所有表的sql是:SELECTnameFROMsqlite_masterWHEREtype='table'ORDERBY1然后您可以将所有表分别作为数据库获取，
据我所知，经典关系数据库相对于Redis的(左)优势之一是，在存储大量大型数据集(例如大小为20GB)的用例中，最好继续使用MySQL等数据库。根据Redis具有分片功能(意味着将值分成几部分)这一事实，我的问题-关系数据库比Redis更好仍然是一个问题吗？(例如在读/写效率方面，对这些数据集进行查询的复杂性等) 最佳答案 这完全是使用正确工具完成工作的问题。RDBMS和NoSQL解决方案(例如Redis)均可用于存储大数据集-例如，我对超过1TB的Redis数据库非常熟悉。使用Redis存储数据的最大“缺点”是成本-由于Redis
谁能给我解释一下DataSet.Copy()vsDataset.Clone()也让我知道一些我们可以使用这些的场景 最佳答案 Clone将创建一个新的空数据集，其架构(表和列)与旧数据集相同。新的DataSet将没有任何数据。Copy做同样的事情，但也复制表中的行。 关于c#-DataSet.Copy与Dataset.Clone，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28
