我被困在Tensorflow上的CNN模型上。我的代码如下。图书馆#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimporttimeimportjsonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportmultiprocessingasmpimportglobimportos型号definference(images_placeholder,keep_prob):defweight_variable(shape):initial=tf.truncated_normal(shape,s
我需要计算此question中描述的mAP使用Tensorflow进行对象检测。平均精度(AP)是用于排名集的典型性能度量。AveragePrecision定义为范围S中每个真阳性TP之后的精度分数的平均值。给定范围S=7，以及排名列表(增益向量)G=[1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,0,..]其中1/0分别表示与相关/非相关项目相关的yield:AP=(1/1+2/2+3/4+4/5)/4=0.8875。平均精度(mAP):一组查询的平均精度值的平均值。我得到了5个带有预测的One-Hot张量:prediction_Aprediction_Bprediction_Cp
如果API需要64位类型，我如何检查ctypes如果sizeof类型有那么多位返回字节数？我如何知道当前平台上每个字节有多少位？CHAR_BIT在哪里在Python中定义？ 最佳答案 C/C++函数签名是用C/C++类型编写的，例如“int”或“double”或“uint32_t”。所有这些都有对应的ctypes等价物，因此通常您不关心位数。也就是说……importosprintos.sysconf('SC_CHAR_BIT')...我认为，您将尽可能接近。不适用于非Unix平台。正如tMC在评论中指出的那样，它甚至不能在所有Uni
我想知道在python中检查数字x是否为有理数(存在两个整数n,m以便x=n/m)的好方法。在Mathematica中，这是由函数Rationalize[6.75]完成的:27/4我假设这个问题有给定准确度的答案。有没有通用的算法来获取这两个整数？ 最佳答案 在python>=2.6中有一个as_integer_ratio花车上的方法:>>>a=6.75>>>a.as_integer_ratio()(27,4)>>>importmath>>>math.pi.as_integer_ratio()(884279719003555,281
我正在解决ProjectEuler的问题26，我需要计算1/n的重复部分的长度，其中n是1到1000之间的所有整数，并查看哪个数字构成最长的重复部分。这意味着我需要更精确地完成我的部门。因此，我通过更改getContext().prec来调整我的小数精度，但随后以某种方式提高了精度使程序运行得更快。我使用Python3.7运行这个程序。这是代码:importreimporttimes=time.time()fromdecimalimport*getcontext().prec=500#Thispartrecurring=0answer=0p=re.compile(r"([0-9]+?)
由于numpy使用的数字非常少，我遇到了一些问题。我花了几个星期的时间来追溯我在数值积分方面一直存在的问题，因为当我在函数中添加float时，float64精度会丢失。使用乘积而不是总和执行数学上相同的计算会得到正确的值。这是一个代码示例和结果图:frommatplotlib.pyplotimport*fromnumpyimportvectorize,arangeimportmathdeffunc_product(x):returnmath.exp(-x)/(1+math.exp(x))deffunc_sum(x):returnmath.exp(-x)-1/(1+math.exp(x)
我有以下f字符串，我想在变量可用的情况下打印出来:f"Percentgrowth:{self.percent_growthifTrueelse'Nodatayet'}"结果是:Percentgrowth:0.19824077757643577所以通常我会像这样使用浮点精度的类型说明符:f'{self.percent_growth:.2f}'这会导致:0.198但是在这种情况下，这与if语句混淆了。它要么失败，因为:f"Percentprofit:{self.percent_profit:.2fifTrueelse'Noneyet'}"if语句变得不可访问。或者以第二种方式:f"Perc
我正在使用numpy和pyfits来操作光谱，我需要高精度(大约8-10位小数的值可能高达10^12)。为此，数据类型“decimal”将是完美的(float64不够好)，但不幸的是numpy.interp不喜欢它:File".../modules/manip_fits.py",line47,inget_shiftpix_shift=np.interp(x,xp,fp)-fpFile"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py",line1053,ininterpreturncompiled_interp(x,
我正在比较两个应该相同的数据帧。但是由于浮点精度，我被告知这些值不匹配。我在下面创建了一个示例来模拟它。我怎样才能得到正确的结果，以便最终比较数据框对两个单元格都返回true？a=pd.DataFrame({'A':[100,97.35000000001]})b=pd.DataFrame({'A':[100,97.34999999999]})printaA0100.00197.35printbA0100.00197.35print(a==b)A0True1False 最佳答案 好的，您可以使用np.isclose为此:In[250]
在使用tensorflow进行多类分类时，有没有办法获得每类精度或召回率。例如，如果我有每个批处理的y_true和y_pred，如果我有2个以上的类，是否有一种功能性方法可以获得每个类的精度或召回率。 最佳答案 这是一个适用于我的n=6类问题的解决方案。如果你有更多的类，这个解决方案可能会很慢，你应该使用某种映射而不是循环。假设您在张量labels行中有一个热编码类标签，在张量labels中有对数(或后验)。然后，如果n是类的数量，试试这个:y_true=tf.argmax(labels,1)y_pred=tf.argmax(log
