log_bin_trust_function_creator

时间: 2023-05-01 16:02:33 浏览: 52
blog_bin_trust_function_creator 是MySQL服务器参数中的一个选项,它表示是否允许二进制日志中记录创建函数的语句。如果设置为0,不会记录创建函数的语句,如果设置为1,则会记录创建函数的语句。
相关问题

如何使用pydantic_model_creator

Pydantic Model Creator 是一个 Python 库,用于根据数据库表或 SQL 查询自动创建 Pydantic 模型。以下是使用 Pydantic Model Creator 的基本步骤: 1. 安装 pydantic-model-creator:使用 pip 命令安装 pydantic-model-creator 库。 ``` pip install pydantic-model-creator ``` 2. 导入库:在 Python 代码中导入 pydantic_model_creator 库。 ```python from pydantic_model_creator import PydanticModelCreator ``` 3. 创建 Pydantic 模型:使用 PydanticModelCreator 类的 create_model_from_table() 或 create_model_from_query() 方法创建 Pydantic 模型。 ```python from pydantic_model_creator import PydanticModelCreator from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎 engine = create_engine('sqlite:///example.db') # 创建 Pydantic 模型 model_creator = PydanticModelCreator(engine) model = model_creator.create_model_from_table('users') ``` 4. 使用 Pydantic 模型:使用创建的 Pydantic 模型来验证数据或创建对象。 ```python from pydantic import ValidationError # 验证数据 try: user_data = {'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 25} user = model(**user_data) except ValidationError as e: print(e) # 创建对象 user = model(id=1, name='Alice', age=25) ``` Pydantic Model Creator 还支持从多个表或查询中创建 Pydantic 模型,并支持自定义字段。详细使用方法请参考官方文档。

tf.variable_creator_scope(scope)

在TensorFlow 2中,`tf.variable_creator_scope(scope)`已被弃用。如果你需要在TensorFlow 2中使用类似的功能,可以使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`和`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`。 以下是使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`和`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`的示例代码: ``` import tensorflow as tf class MyInitializer(tf.keras.initializers.Initializer): def __init__(self): super(MyInitializer, self).__init__() def __call__(self, shape, dtype=None): return tf.random.normal(shape, dtype=dtype) def get_config(self): return {} tf.keras.utils.get_custom_objects()['MyInitializer'] = MyInitializer tf.keras.utils.register_keras_serializable('MyInitializer')(MyInitializer) # 使用 MyInitializer 作为权重初始化器 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer='MyInitializer'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个自定义的初始化器 `MyInitializer`,然后使用`tf.keras.utils.get_custom_objects()`将其注册到Keras的全局对象字典中。接下来,我们使用`tf.keras.utils.register_keras_serializable()`将其注册为可序列化的对象,以便可以将其保存到SavedModel中。最后,我们可以使用 `MyInitializer` 作为Dense层的权重初始化器。 请注意,如果只是想简单地使用一个自定义初始化器,不需要将其注册为可序列化的对象,你可以直接将其传递给`kernel_initializer`参数。例如: ``` import tensorflow as tf class MyInitializer(tf.keras.initializers.Initializer): def __init__(self): super(MyInitializer, self).__init__() def __call__(self, shape, dtype=None): return tf.random.normal(shape, dtype=dtype) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=MyInitializer()), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ```

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