目录报错：AttributeError:'Upsample'objecthasnoattribute'recompute_scale_factor'解决方法问题解决注意事项报错：AttributeError:‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor’如图：解决方法1.点击报错行该路径，进入编辑页2.将原代码（153-154行）修改为如下所示（155行）：即：returnF.interpolate(input,self.size,self.scale_factor,self.mode,self.align_corners)问题解决
编辑:这个问题被标记为重复？我的问题显然是关于优化这个过程，而不是如何去做。我什至提供了代码来证明我已经弄清楚了后者。在标记这些问题之前，您的互联网大厅监控器甚至会阅读标题后面的这些问题吗？我有以下代码块使用PIL压缩图像，直到所述图像小于特定大小。fromPILimportImageimportosdefcompress(image_file,max_size,scale):whileos.path.getsize(image_file)>max_size:pic=Image.open(image_file)original_size=pic.sizepic=pic.resize((
在处理一个简单的编码问题时，编写函数findPeakElement，我遇到了以下代码:deffindPeakElement(self,nums):size=len(nums)forxinrange(1,size-1):ifnums[x]>nums[x-1]andnums[x]>nums[x+1]:returnxreturn[0,size-1][nums[0]最后一行是什么意思？ 最佳答案 最后一行是一种晦涩的写法ifthenelse表达。[0,size-1]创建一个包含两个元素的列表。nums[0]返回True或False当用作列表
R的scale函数在pandas中的有效等价物是什么？例如newdf用Pandas写的？有没有使用transform的优雅方式？ 最佳答案 缩放在机器学习任务中很常见，因此在scikit-learn的preprocessing模块中实现。您可以将pandasDataFrame传递给它的scale方法。唯一的“问题”是返回的对象不再是DataFrame，而是一个numpy数组；如果您想将其传递给机器学习模型(例如SVM或逻辑回归)，这通常不是真正的问题。如果您想保留DataFrame，则需要一些解决方法:fromsklearn.pre
我写了一个函数来绘制由两个不同大小的子图组成的图形:defdraw_plot(data,function,sigma_value):gs=gridspec.GridSpec(1,5)ax1=subplot(gs[0,0:3])ax2=subplot(gs[0,3:5],sharey=ax1)gs.update(wspace=0.05)...我应该提到这是一个模块级函数，所以在该模块的顶部我进行了导入frompylabimport*importmatplotlib.gridspecasgridspec当我运行myplot.draw_plot(...),我得到RuntimeError.问题
我是python和numpy的新手。我运行了我编写的代码，我收到了这条消息:'索引0超出了大小为0的轴0的范围'没有上下文，我只想弄清楚这是什么意思。问这个问题可能很愚蠢，但是轴0和大小0是什么意思？索引0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚轴0和大小0是什么意思。“数据”是一个文本文件，在两列中包含大量数字。x=np.linspace(1735.0,1775.0,100)column1=(data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0column2=data[1,1:]x_column1=np.zeros(x.size+2)x_column1[1:-1]=xx_colum
我在我的GTK3应用程序中收到以下警告:Gtk-WARNING**:Allocatingsizeto__main__+MCVEWindow0000000004e93b30withoutcallinggtk_widget_get_preferred_width/height().Howdoesthecodeknowthesizetoallocate?当包含Gtk.TreeView的Gtk.ScrolledWindow附加到网格时会出现警告，而网格本身附加到gtk.ApplicationWindow并且有足够的元素让滚动条实际出现。如果没有足够的元素使其可滚动，则不会出现警告。import
我有一个源自df.groupby().size()操作的DataFrame，看起来像这样:LocalizationRNAlevelcytoplasm1Non-expressed72Verylow133Low84Medium65Moderate86High27Veryhigh6cytoplasm&nucleus1Non-expressed52Verylow83Low24Medium105Moderate166High67Veryhigh5cytoplasm&nucleus&plasmamembrane1Non-expressed62Verylow33Low34Medium75Modera
我理解缩放意味着以均值(mean=0)为中心并使单位方差(variance=1)。但是，scikit-learn中的preprocessing.scale(x)和preprocessing.StandardScalar()有什么区别？ 最佳答案 它们做的完全一样，但是:preprocessing.scale(x)只是一个函数，它转换一些数据preprocessing.StandardScaler()是一个支持TransformerAPI的类我会一直使用后者，即使我不需要inverse_transform和co。由StandardSc
我在使用标准DjangoFileField和tempfile.TemporaryFile时遇到问题。每当我尝试使用TemporaryFile保存FileField时，我都会收到“无法确定文件大小”错误。例如，给定一个名为Model的模型、一个名为FileField的文件字段和一个名为TempFile的临时文件:Model.FileField.save('foobar',django.core.files.File(TempFile),save=True)这将给我上述错误。有什么想法吗？ 最佳答案 我在使用tempfile.Tempo
