我正在使用最新的FacebookAndroidSDK，并在我最新发布的apk中的远程崩溃控制应用程序中收到来自数十名用户的错误。我已经在这里寻找过这样的错误，但是大多数答案对于上一个FBSDK来说都太过时了，在这种情况下有两种奇怪的情况:a)错误似乎是随机发生的。我根本无法在我的任何设备上重现它。b)FB逻辑在那个版本和之前的版本之间完全没有变化，在之前的版本中我从来没有遇到过这样的错误。由于我在这些版本之间的代码中找不到任何相关差异，我认为问题可能是在生成最后一个apk时AndroidTools发生了问题，但事实是我使用的是同一个apk正在使用并且无法重现该问题，尽管有数十个或多个用

publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr1=newStringBuilder("计算机").append("软件").toString();System.out.println(str1.intern()==str1);Stringstr2=newStringBuffer("ja").append("va").toString();System.out.println(str2.intern()==str2);}结果:truefalse第一个打印true，第二个打印false。为什么结果不同？ 最佳答案

当我运行我的webdriver脚本时，我收到一个带有以下消息的确认对话框:ErrorLoadingExtensionCouldnotloadextensionfrom'C:\Users\username\AppData\Local\Temp\scoped_dir6312_32763\internal'.Loadingofunpackedextensionsisdisabledbytheadministrator.Wouldyouliketoretry?YesNo点击"is"让测试运行。我不确定为什么会提示这个对话框，我已经尝试了下面提到的解决方法，但它们都不起作用:用最新版本替换了ch

我正在尝试在Eclipse3.4.2上运行JUnit4测试用例，但它对我来说还没有开始。我的构建路径和测试应用程序中有junit-4.7.jar。这是一个简单的例子来说明我的问题packagetest;importorg.junit.Before;importorg.junit.Test;publicclassUTest{@Testpublicvoidtest(){}@BeforepublicvoidsetUp()throwsException{}}这样编译很好然后我从Eclipse执行“运行JUnit测试用例”，然后我收到一个包含此消息的错误对话框"LaunchingUTest'ha

我的目标是使用TensorFlow做大事，但我想从小事做起。我有小的灰度方block(有一点噪音)，我想根据它们的颜色对它们进行分类(例如3类:黑色、灰色、白色)。我编写了一个小的Python类来生成正方形和1-hot向量，并修改了他们的基本MNIST示例以将它们输入。但它不会学到任何东西-例如对于3个类别，它总是猜对≈33%。importtensorflowastfimportgenerate_data.generate_greyscaledata_generator=generate_data.generate_greyscale.GenerateGreyScale(28,28,3

我想为我的TensorFlow图中的几个权重矩阵添加一个最大范数约束，alaTorch的renorm方法。如果任何神经元权重矩阵的L2范数超过max_norm，我想按比例缩小它的权重，以便它们的L2范数正好是max_norm。使用TensorFlow表达这一点的最佳方式是什么？ 最佳答案 这是一个可能的实现:importtensorflowastfdefmaxnorm_regularizer(threshold,axes=1,name="maxnorm",collection="maxnorm"):defmaxnorm(weight

我从单变量线性梯度下降的简单实现开始，但不知道如何将其扩展到多变量随机梯度下降算法？单变量线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnp#createrandomdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.5#FindvaluesforWthatcomputey_data=W*x_dataW=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))y=W*x_data#Minimizethemeansquarederrors.loss=t

我有一个预测张量(实际网络)(Pdb)pred和一个y张量y=tf.placeholder("float",[None,n_steps,n_classes])(Pdb)y我想把它喂给f.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred,y))但是，它要求尺寸为[batch_size,num_classes]所以我想reshapepred和y使它们看起来像这样但是当我运行reshape时，我得到了(Pdb)tf.reshape(pred,[40000])而不是(?,40000)我如何维护None维度？(批量大小维度)我还发布

我曾尝试使用批量归一化来使用TensorFlow训练我的神经网络，但我不清楚如何使用theofficiallayerimplementationofBatchNormalization(请注意，这与API中的不同)。在对他们的githubissues进行了一些痛苦的挖掘之后似乎需要一个tf.cond才能正确使用它，还需要一个“resue=True”标志，以便正确地重用BNshift和scale变量。在弄清楚之后，我提供了一个简短的描述，说明我认为如何正确使用它here.现在我写了一个简短的脚本来测试它(只有一个单层和一个ReLu，很难让它比这更小)。但是，我不是100%确定如何测试它。

在TensorFlow中，是否有任何功能可以让我找出网络中学习参数的数量？ 最佳答案 没有我知道的功能，但您仍然可以在tf.trainable_variables():上使用for循环计算自己total_parameters=0forvariableintf.trainable_variables():variable_parameters=1fordiminvariable.get_shape():variable_parameters*=dim.valuetotal_parameters+=variable_parameters