我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点:
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
我训练了一个scikit learn的TfidfVectorizer实例,并希望将其持久化到磁盘上。我将IDF矩阵( idf_属性)作为numpy数组保存到磁盘,并将词汇表(vocabulary_)作为JSON对象保存到磁盘(出于安全性和其他考虑,我正在避免pickle )。我正在尝试这样做:
import json
from idf import idf # numpy array with the pre-computed IDFs
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# dirty trick so I
我在类型类Bar中有一个关联的类型家族Foo。Foo'要求所有a都使用Bar f ~ Bar (f a),但是在另一个函数test中,我得到了一个错误Couldn't match type 'Bar f' with 'Bar (f a)',尽管它依赖于Foo' f。守则:
{-# LANGUAGE TypeFamilies, PolyKinds, QuantifiedConstraints #-}
import Data.Proxy
class Foo f where
type Bar f
class (Foo f, foral
我在玩Free的多类无标记编码
{-# LANGUAGE PolyKinds #-}
{-# LANGUAGE TypeSynonymInstances #-}
{-# LANGUAGE TypeFamilies #-}
{-# LANGUAGE Rank2Types #-}
{-# LANGUAGE FlexibleInstances #-}
{-# LANGUAGE ConstraintKinds #-}
{-# LANGUAGE QuantifiedConstraints #-}
{-# LANGUAGE UndecidableInstances #-}
{-# LANGUAGE Typ
假设上下文中有一个嵌套的存在主义语句H : exists ( a : A ) ( b : B ) ( c : C ) ... ( z : Z ), P a b c ... z。实例化H并获得新的假设H' : P a b c ... z的最佳方法是什么?通过重复inversion完成这一任务需要花费很长的时间,并留下所有不必要的中间步骤,比如H0 : exists ( b : B ) ( c : C ) ... ( z : Z ), P a b c ... z。
我的和这个非常相似。也许有一些方法可以使用pose proof或generalize来实现这个功能。
老派的c程序员试图跟上时代,学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念,Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数,这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念:
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情,评估一个非平凡的函数,它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求,但是由于使用了double for循环,所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
我试图为dataframe的特定成员更改dataframe上列‘name’的值。我试图通过用相同的名字标记相似的名字来减少len(names),这是用fuzzywuzzy做的。我试着想出一种用嵌套循环来实现它的方法:
for name in names:
for index in df_faces['Nombre'].index:
name2 = df_faces.loc[index,'Nombre']
try:
if fuzz.ratio(name, name2)
学习从Python传递到Julia,我正在尝试转换我拥有的旧代码,也就是计算这个表达式的序列的乘积:
我用Python语言编写了两个版本的代码,一个使用for循环实现,另一个使用广播。for循环版本为:
import numpy as np
A = np.arange(1.,5.,1)
G = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
def calcF(G,A):
N = A.size
print A
print N
F = []
for l in range(N):
F.append(G/A[l])
我需要做这样的功能:
N1 = size(X,1);
N2 = size(Xtrain,1);
Dist = zeros(N1,N2);
for i=1:N1
for j=1:N2
Dist(i,j)=D-sum(X(i,:)==Xtrain(j,:));
end
end
(X和Xtrain是稀疏逻辑矩阵)
它工作得很好,并且通过了测试,但我相信它并不是最优和写得很好的解决方案。
如何使用一些已构建的Matlab函数来改进该函数?我对Matlab完全陌生,所以我不知道是否真的有机会让它变得更好。
我使用Deeplab's官方Github页面上提供的python脚本,用我自己的数据集训练了一个量化的语义分割模型。我使用了mobilenetv2_coco_voc_trainaug主干。我在Netron中检查了结果模型,下面是输入输出的样子: ? 如您所见,输出是一个大小为257x257的int64数组。根据我的理解,这个数组应该包含每个数组索引中具有最高概率的标签的索引,或者我错过了什么?但是当我尝试在Android中读取时,我得到的只有0和1,与图片中的内容无关,人,牛等等。 for (y in 0 until imageHeight) {
for (x in 0