我目前正在从事必须培训网络以从输入中重建损坏的图像的项目。每个输入图像的大小都不同，并且已裁切掉一部分，我的网络应对此“恢复”。 因此，我培训了自动编码器，为测试恢复提供了时间。我将每个测试图像加载到模型中并保存输出： to_tensor = transforms.ToTensor() new_test = [] for i in test_data['images']: i = to_tensor(i) new_test.append(i) test_loader = torch.u...

I created a python3 virtual environment and installed pytorch, gym and tf2 on it on my Ubuntu 18.04 by following the tutorial given here. However, whenever I try to import torch, the following error pops up: Traceback (most recent call last): File "<stdi...

我具有以下函数，可在脚本中计算时间增量，该脚本模拟一段时间内的一系列化学反应 def time_step_calc(propensity_calc, state_change_array, b, epsi): """ Function to calculate the simulation time increment delta_t""" propensity = propensity_calc(LHS, popul_num, stoch_rate) print("ti...

GRAPH 我是熊猫和matplotlib的初学者。我正在尝试从Excel工作表和显示图形中获取数据，但是它花费的时间太长。提供的Excel工作表图像和目标图。我想从Excel工作表中获取索引，并将其放置在0到4000之间的范围内，以显示索引值。善待！。 EXCEL SHEET import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = list(range(1,4001)) df2 = pd.read_excel('sample_geo.xl...

我试图按降序对值进行排序，但每次运行代码时都会引发错误。 我试图运行方差分析并为每个键值对F统计值进行排序，然后在递减的排序器中对F统计值进行排序，直到排序部分看起来一切正常为止。 def PAregression() : m_p_values = result values=m_p_values.iloc[:,0].str.split('_', expand=True) m_p_values=pd.concat([values,m_p_values], axis=1) m_...

我使用的是旧的源代码，并且使用的是Scipy的L-BFGS-B算法。不过，我对此有误。 我得到以下指示： 通常，如果您在使用L-BFGS-B时遇到问题，则可能还需要尝试使用投影式Adam或其他类似算法。对于解决该问题，L-BFGS-B确实没有什么特别的，当时对我来说很方便。您可以从optim.Adam代码开始，然后在每个步骤之后将x限制在范围内。 我想知道如何更改以下代码以使用ADAM代替L-BFGS-B。我不熟悉Scipy。请帮助，因为我是初学者 def get_sharpness(data_loader...

I'm trying to plot a simple list of values between 0 and 1, but i keep getting weird y scale. 0.49 is above 0.54 ??? Been stuck on this silly problem for 1 day now, tried every solution i could find but nothing helps. My latest attempt was to use the min m...

我尝试训练我的神经网络，然后评估它的测试准确性。我正在使用本文底部的代码进行培训。事实是，对于其他神经网络，我可以用自己的代码评估测试准确性而没有问题。但是，对于这个神经网络（我根据神经网络论文的描述正确构建了该网络），我无法正确评估测试的准确性，并且无法给出下面的回溯信息。所以也许我的前传球出了什么问题？ 这是培训和测试代码： //imports including import deepnet.py cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test,...

我定义了一个函数，该函数用LabelEncoder先前生成的函数替换数组中的变量。尽管现在我想使它适用于带有for循环的多维数组，但我可以将其用于一维数组。但是for循环似乎并没有像我期望的那样遍历行。我认为这是一个简单的错误，但是任何建议都将不胜感激。 这是我当前的代码： def new_data (i): for x in i: x[0] = np.where(x[0] =='40-49', 2, x[0]) x[0] = np.where(x[0] == '50...

我听说C3神经网络的训练准确度在100个历元时接近90％，但是通过训练，使用以下代码只能获得74.6％的批量大小为5000（测试准确度为34.41％）： cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar100.load_data() X_train = X_train.astype('float32') X_train = np.transpose(X_train, axes=(0, 3, 1, 2)) X_test = ...

我的代码是遗传算法，它只能运行4-5次，然后运行4-5次。工作，突然停止并给出错误“ IndexError：索引22超出了轴0的大小22的范围”，我注意将其设置为“ -1”以避免索引错误，但是代码仍然坚持要停止。它是遗传算法代码，它解决了旅行商的问题，在穿越时间时会出错。 # -*- coding: utf-8 -*- """ """ import numpy as np import copy coord=[] coord = np.array([[11, 47, 62], ...

Code object Area_name object Inner/_Outer_London object NEET object Score object Noparents object Familyoffwork float64 TeensPragnancy object dtype: o...

I have Y_1 and X_1 as a matrix of (506,1) as shape, both. I'd like to know the Y_1 values when X_1 values are greater than 5 and less than 6. Just like this. np.logical_and(Y_1[X_1 > 5], Y_1[X_1 < 6]) 但是我得到了这个错误。 ValueError：操作数不能与形状（490，）（173，）一起广播 这是X_1和...

我正在尝试使用纯NumPy实现多层感知器（MLP）的简单实现。我以前的在输出（单输出）上使用RMSE和sigmoid激活的实现与适当的数据完美配合。但是，当我考虑具有交叉熵损失功能和softmax激活的多输出系统（由于采用一键编码）时，总是会失败。 我相信我的梯度计算实现有问题，但无法弄清楚。所以我在这里寻求帮助。 对于当前的实现，我使用IRIS数据集来测试模型。 IRIS的数据获得如下： import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris f...

我正在尝试向现有数据框添加3个新列，这些新列应编码伪变量。 为此，我正在创建一个函数，以查看要“模糊”的数组，并为每个“ hit”将对应的值分配给新行。 import numpy as np import pandas as pd iriss = np.concatenate((np.array(['setosa']*50), np.array(['versicolor']*50), np.array(['virginica']*50)), axis = 0) 在这种情况下，我展示了Iris数据集的“物...

I'm using sklearn clustering evaluation methods, defined in the metrics class. adjusted_rand_score() and f1_score() worked fine, but I'm having some trouble with sillhouete_score(). According to the documentation, the method takes 3 mandatory parameters: ...

I have been trying to write a machine learning program to detect credit card fraud using Isolation Forest and Local Outlier Factor methods from sklearn and pandas. I have the code running and making predictions but I can't figure out how to save each of t...

Closed. This question needs to be more focused. It is not currently accepting answers. ...

I have the following Pandas DataFrame object df, which denotes incidents that occurred between 2000-07-01 to 2018-03-31. Each row represents an incident that occurred on that particular date. FID_1 is the index column and can be used to uniquely identify e...

from PIL import Image import numpy as np import math class Fractal(object): def __init__(self, resolution=(720,720), x_range=(-2.0,2.0), y_range=(-2.0,2.0), maxIterations=255, zoom=0, zoomRate=0): self.resolution = resolution self.x_r...