我正在尝试从numpy数组创建一个tfrecord格式的数据集。我正在尝试存储2d和3d坐标。2d坐标是形状为(2,10)的numpy数组，类型为float643d坐标是形状为(3,10)的numpy数组，类型为float64这是我的代码:def_floats_feature(value):returntf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))train_filename='train.tfrecords'#addresstosavetheTFRecordsfilewriter=tf.python_io.TF
我有一些高级代码，所以模型训练等被pipeline_network类包装。我的主要目标是在每次新折叠时训练新模型。fortrain_idx,valid_idxincv.split(meta_train[DEPTH_COLUMN].values.reshape(-1)):meta_train_split,meta_valid_split=meta_train.iloc[train_idx],meta_train.iloc[valid_idx]pipeline_network=unet(config=CONFIG,suffix='fold'+str(fold),train_mode=Tru
我在CNN上使用二元分类器。我有两个类别“我”和“其他”。我有大约250张我自己的图像和500张其他人的图像(随机面孔数据库)。我目前的图层实现非常简单self.model.add(Conv2D(128,(2,2),padding='same',input_shape=dataset.X_train.shape[1:]))self.model.add(Activation('relu'))self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))self.model.add(Dropout(0.25))self.model.add(Conv2D(64,(
我正在尝试使用GradientBoostingClassifier训练模型使用分类变量。以下是原始代码示例，仅用于尝试将分类变量输入到GradientBoostingClassifier中。fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierimportpandasiris=datasets.load_iris()#Useonlydatafor2classes.X=iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1)]Y=iris.target[(ir
我正在尝试将predict方法的结果与pandas.DataFrame对象中的原始数据合并。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportpandasaspdimportnumpyasnpdata=load_iris()#bearwithmeforthenextfewsteps...I'mtryingtowalkyouthrough#howmydataobjectl
如果我想要随机训练/测试拆分，我使用sklearn辅助函数:In[1]:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split...:train_test_split([1,2,3,4,5,6])...:Out[1]:[[1,6,4,2],[5,3]]获得非混洗训练/测试拆分的最简洁方法是什么，即[[1,2,3,4],[5,6]]编辑目前我正在使用train,test=data[:int(len(data)*0.75)],data[int(len(data)*0.75):]但希望有更好的东西。我在sklearn上开了一个问题https://g
我正在创建一个预测多个输出(具有不同激活)的Tensorflow模型。我认为有两种方法可以做到这一点:方法1:创建多个损失函数(每个输出一个)，合并它们(使用tf.reduce_mean或tf.reduce_sum)并像这样将其传递给训练操作:final_loss=tf.reduce_mean(loss1+loss2)train_op=tf.train.AdamOptimizer().minimize(final_loss)方法二:创建多个训练操作，然后像这样对它们进行分组:train_op1=tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss1)train_
最近我一直在研究TensorFlow，我提到该框架无法使用我所有可用的计算资源。在ConvolutionalNeuralNetworks他们提到的教程Naivelyemployingasynchronousupdatesofmodelparametersleadstosub-optimaltrainingperformancebecauseanindividualmodelreplicamightbetrainedonastalecopyofthemodelparameters.Conversely,employingfullysynchronousupdateswillbeasslo
我只是想做一个简单的RandomForestRegressor示例。但是在测试准确性时我得到了这个错误/Users/noppanit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.pycinaccuracy_score(y_true,y_pred,normalize,sample_weight)177178#Computeaccuracyforeachpossiblerepresentation-->179y_type,y_true,y_pred=_check_targets(y_true,y_p
我正在尝试让sklearn为线性回归选择最佳的k个变量(例如k=1)。这行得通，我可以获得R平方，但它没有告诉我哪些变量是最好的。我怎样才能找到它？我有以下形式的代码(真正的变量列表要长得多):X=[]foriinrange(len(df)):X.append([averageindegree[i],indeg3_sum[i],indeg5_sum[i],indeg10_sum[i])training=[]actual=[]counter=0forfoldinrange(500):X_train,X_test,y_train,y_test=crossval.train_test_spl
