我已经在tensorflow中实现了某种神经网络(GAN:生成对抗网络)。它按预期工作，直到我决定在generator(z)方法中添加以下批归一化层(参见下面的完整代码):out=tf.contrib.layers.batch_norm(out,is_training=False)当我收到以下错误时:G_sample=generator(Z)File"/Users/Florian/Documents/DeepLearning/tensorflow_stuff/tensorflow_stuff/DCGAN.py",line84,ingeneratorout=tf.contrib.laye
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
我在Windows环境(我的笔记本电脑!)中工作，我需要一些运行其他程序的脚本，非常类似于Windows批处理文件。我如何从python运行命令，以便程序在运行时替换脚本？该程序是交互式的(例如，齐声)并且一直打印行并要求用户输入。因此，仅运行程序并打印输出是不够的。该程序必须接管脚本的输入/输出，就像从.bat文件运行命令一样。我试过os.execl但它一直告诉我“无效参数”，而且它找不到程序名称(不搜索PATH变量)；我必须给它完整的路径..？!基本上，在批处理脚本中我可以写:齐奏简介如何在python中实现相同的效果？编辑:我发现它可以用os.system(...)完成，因为我不
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我使用Binarydata训练DNN。但是tf.train.shuffle_batch和tf.train.batch让我很困惑。这是我的代码，我将对其进行一些测试。首先Using_Queues_Lib.py:from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosfromsix.movesimportxrange#pylint:disable=redefined-builtinimporttensorflowastfNUM_EXAMP
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
根据kerasdocumentation:predict_on_batch(self,x)Returnspredictionsforasinglebatchofsamples.但是，在批处理上调用标准predict方法似乎没有任何区别，无论它是一个元素还是多个元素。model.predict_on_batch(np.zeros((n,d_in)))与相同model.predict(np.zeros((n,d_in)))(形状为(n，d_out)的numpy.ndarray 最佳答案 不同之处在于当您传递大于一批的x数据时。predi
