C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:31: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(history.history['loss']) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:37: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

时间: 2023-07-21 10:05:49 浏览: 136
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之四：大数据-创新与安全间的结合点.docx

这个警告是由于 Matplotlib 库版本的问题引起的。这个警告表明，您使用的 Matplotlib 版本将在未来的两个较小版本中删除支持“FigureCanvases”而不带有“required_interactive_framework”属性的功能。这可能会影响您的代码在未来的 Matplotlib 版本中的可用性。建议您更新 Matplotlib 库版本以消除这个警告。您可以通过以下命令来更新 Matplotlib 库： ``` pip install --upgrade matplotlib ``` 这将安装最新版本的 Matplotlib 库，以便您的代码能够与未来版本的 Matplotlib 兼容。
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如何解决Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

1. 确保你的训练数据(train_data)的形状与缩放器(scaler)的形状匹配。如果不匹配，你可以尝试调整训练数据的形状或重新训练缩放器。 2. 如果你确定你的训练数据和缩放器的形状是匹配的，你可以尝试在调用inverse_...

OSError: [Errno 22] Invalid argument: '"C:\\Users\\马斌\\Desktop\\NGSIM_data_processing\\NGSIM_Data.csv"'

这个错误通常是由于文件路径中的某些...5. 如果您使用的是Python，尝试使用原始字符串来表示文件路径，例如 r"C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\NGSIM_Data.csv"。 希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/30s/x-y.py C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:12: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(x, y) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:20: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self)

这是一个警告信息，提示你的字体库中缺少一些字符，可能会导致图形显示不完全或乱码。你可以通过更改字体或安装缺失的字体来解决这个问题。同时，还有一个关于 FigureCanvas 的警告，这意味着 Matplotlib 将不再支持...

如何解决D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/30s/x-y.py C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:12: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(x, y) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:20: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self)

font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 在绘制图表前设置字体 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 绘制图表 plt.plot(x, y) plt.show() 其中，r"C:\Windows\...

D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/80s/x-y.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\x-y.py", line 6, in <module> data = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv') File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 912, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 577, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1407, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1679, in _make_engine return mapping[engine](f, **self.options) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 93, in __init__ self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 548, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 637, in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 848, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 859, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 2017, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte Process finished with exit code 1

这是一个UnicodeDecodeError...data = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv', encoding='GB2312') 如果指定了正确的编码仍然无法解决问题，那么文件内容可能存在其他问题，需要进一步检查和处理。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['...

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 2, in <module> import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 ModuleNotFoundError: No module named 'my_cnn_lstm_model' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明 Python 没有找到名为 my_cnn_lstm_model 的模块。请确保该模块存在，并且可以通过 import my_cnn_lstm_model 导入。此外，还要确保该模块所在的目录已被添加到 Python 的搜索路径。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 57, in <module> lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:] IndexError: too many indices for array: array is 3-dimensional, but 4 were indexed

这个错误提示表明在对一个三维 Numpy 数组进行切片操作时，使用了四个索引。根据你提供的代码，可能是在以下这行代码中出现了问题： lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],...

train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict.reshape(-1, 1)) y_train = scaler.inverse_transform([y_train.reshape(-1, 1)]) train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T).reshape(110, 4) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict.reshape(-1, 1)) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个报错信息和之前的一样，都是因为在进行逆归一化操作时，输出的形状与广播形状不匹配导致的。具体来说，你在对训练数据进行逆归一化操作时，复制了4次train_predict和y_train，让它们的形状变成了（110，4）和（1...

D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py 2023-05-25 00:57:58.533488: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 7, in <module> predictions = model.predict(input_data) NameError: name 'input_data' is not defined Process finished with exit code 1

这个错误提示是因为在代码中没有定义 input_data 变量，导致模型无法预测。你需要检查代码中是否有定义 input_data 变量，并且是否在调用 model.predict() 方法之前对其进行了赋值。另外，你的 TensorFlow ...

def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误是由于 train_predict 的形状为 (110, 1)，而 y_train 的形状为 (1, 110)，无法进行广播操作。为了解决这个问题，您可以使用 reshape() 方法来调整 train_predict 的形状，使其与 y_train ...

def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 49, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误通常会在使用sklearn的MinMaxScaler时出现。它表示输出操作数的形状不可广播到给定的形状。 根据你提供的代码，这个错误可能是由于y_train被转换为形状为(1, n_samples)的数组所致。你可以尝试使用ravel()...

如何修改报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\IDM.py", line 29, in <module> df['expected_spacing'] = IDM_spacing(df['本车速度'], df['原车道前车速度'] - df['本车速度']) File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\IDM.py", line 19, in IDM_spacing return s0 + max(0, v * T + (v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b))) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1466, in __nonzero__ raise ValueError( ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

你可以在代码中使用.apply()函数将IDM_spacing函数应用到Series中的每一个元素上，以避免出现Series的逻辑运算问题。例如： df['expected_spacing'] = df.apply(lambda x: IDM_spacing(x['本车速度'], x['原...

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中，似乎您正在尝试将形状为（110，1）的数组与形状为（110，4）的数组进行广播操作，从而导致此错误。 您可以尝试使用 reshape() 方法来重新调整数组的...

train_predict = model.predict（X_train） test_predict = model.predict（X_test） train_predict = scaler.inverse_transform（train_predict） y_train = scaler.inverse_transform（[y_train]） train_predict = np.tile（train_predict， （1， 4）） #将train_predict复制4次，变为（110，4） train_predict = scaler.inverse_transform（train_predict） #进行逆归一化操作 y_train = np.tile（y_train， （1， 4）） #将y_train复制4次，变为（1， 440） y_train = scaler.inverse_transform（y_train.T） #进行逆归一化操作，并将结果reshape为（110，4） y_train = y_train.reshape（110， 4） test_predict = scaler.inverse_transform（test_predict） y_test = scaler.inverse_transform（[y_test]）报错Traceback（最近一次调用）： 文件 “C：\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py”，第 48 行，在 <module> train_predict = scaler.inverse_transform（train_predict） 文件 “D：\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_data.py”， 第 541 行，在 X inverse_transform -= self.min_ 值错误：形状为 （110，1） 的不可广播输出操作数与广播形状 （110，4） 不匹配

根据报错信息，很明显是因为在进行逆归一化操作时，输出的形状与广播形状不匹配导致的。具体来说，你在对训练数据进行逆归一化操作时，复制了4次train_predict和y_train，让它们的形状变成了（110，4）和（1，440）...

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) #将train_predict复制4次，变为(110,4) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) #进行逆归一化操作 y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) #将y_train复制4次，变为(1, 440) y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T) #进行逆归一化操作，并将结果reshape为(110,4) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 47, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)如何修改代码

你需要将y_train的形状变为(110,4)，可以使用numpy的reshape()函数。具体修改代码如下： train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误提示是说在进行逆归一化操作时，输出的数据形状与原始数据形状不匹配。具体来说，逆归一化输出的数据形状是(110,1)，而原始数据的形状是(110,4)，因此无法完成逆归一化操作。 解决方法是，将逆归一化输出的...

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湖北省数据条例（草案）（征求意见稿）.docx

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CSS网站布局与开发技巧(pdf电子书)最新版本

中软国际IT培训中心的培训教程，属于学习CSS网页设计的基础入门教程，讲一些原理和概念，高深的理论不太多。
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火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。