# 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates()raceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-10-b08427c8ccad>", line 58, in <module> y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

时间: 2024-02-23 22:59:42 浏览: 82
ZIP

ext4备份工具-ParagonPREDWinInstallDemox

根据报错信息，你正在尝试对一个numpy数组执行drop_duplicates()函数，但是该函数不适用于numpy数组，只适用于pandas数据框。你需要将y_pred转换为pandas数据框，然后再执行drop_duplicates()函数。可以使用以下代码将numpy数组转换为pandas数据框： ``` import pandas as pd y_pred_df = pd.DataFrame(y_pred) y_pred_filtered = y_pred_df.drop_duplicates() ```
阅读全文

相关推荐

-

掌握GTEST_ASSERT_断言：C++单元测试的核心

- gtest_pred_impl.c：这个文件很可能是gtest库中实现断言的C语言文件。它可能包含了断言相关的逻辑，例如如何处理断言失败的情况，以及如何与测试框架的其他部分交互。 - svwinfnt.c：这个文件名可能表示它是一...
-

C++11条件变量condition_variable详解与使用

wait(unique_lock<mutex>& _Lck, Predicate Pred)：在等待之前，先检查谓词Pred，如果谓词返回false，线程才会进入等待状态。这有助于避免因虚假唤醒（spurious wakeups）而错误地提前恢复执行。 5. **...

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 打印结果 print(y_pred_filtered)需要加入去除重复行的代码

在过滤和小于6的行之后，可以使用 numpy 库的 unique 函数去除重复的行。具体实现如下： # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 去除重复...

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

# 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] ].index for i in low_prob_...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

根据你之前的说明，应该是将第5行的代码从： python model = load_model('model.h5') 改为： python model = None 这样就可以重新声明一个没有用的 model 变量了。

import pandas as pd from keras.models import load_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) # 计算 mse y_test = data['y_true'].values mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) # 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中 y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段程序中错误是由于使用了尚未拟合的MinMaxScaler实例导致的。在使用scikit-learn中的任何转换器之前，都需要先使用fit方法进行拟合，以便转换器可以学习数据的范围和分布。你需要在调用inverse_transform方法之前使用fit方法对MinMaxScaler进行拟合，代码怎么修改

# 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] ].index for i in low_prob_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 y_pred_filtered 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 drop_duplicates() 方法进行去重。你可以使用 pd.DataFrame() 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示： import pandas as pd ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据3.xlsx', sheet_name='5') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=5, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=12, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=500) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1500) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:5]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过5或小于5的预测值 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 5) & (row_sums <= 5), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered) # 保存模型 model.save('D://大乐透5.h5')程序中显示Python 的错误提示，提示中提到了一个 'numpy.ndarray' 对象没有 'drop_duplicates' 属性。这可能是因为你将一个 numpy 数组传递给了 pandas 的 DataFrame.drop_duplicates() 方法，而这个方法只能用于 pandas 的 DataFrame 类型数据。你可以尝试将 numpy 数组转换为 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作这个怎么改

你需要将 y_pred_filtered 从 numpy 数组转换成 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作。可以使用 pd.DataFrame() 将 y_pred_filtered 转换成 DataFrame 对象，然后再使用 drop_duplicates() 方法...

import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) print(fuzzy_pred)获得其运行时间

抱歉，我无法获得该代码的运行时间，因为您没有在代码中包含计时器或时间测量的代码。您可以使用Python的time模块来计算代码的运行时间。例如，您可以在代码的开始和结束位置...这将打印代码的总运行时间，以秒为单位。

# 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0)改成有相同的数据值只保留一组

如果要保留一组重复数据，可以使用 numpy.unique 函数的 return_index 参数和 return_inverse 参数来实现。...最后，使用 idx 数组对 y_pred_filtered 进行索引，得到只保留一组重复数据的新数组。

# 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]需要更改成过滤掉大于6和小于6的数值

如果要过滤掉大于6和...# 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) 其中，(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24) 表示只保留和在6到24之间的行。

y_pred_i = y_pred[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))重复的代码段(5 行长)怎么改

可以将这段重复的代码封装成一个函数，然后在需要重新计算 Probability 值时调用该函数即可。具体修改如下： python def calculate_prob(y_pred_i, y_test_i): mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis...

# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) == 6)]

假设 y_pred_prob 是一个 DataFrame，每一行代表一个预测结果，每一列代表一个可能出现的点数，可以通过 y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) 计算每一行前六列的和，然后使用 ==6 条件筛选出和为 6 的行，最后使用...

Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

这个错误是因为你正在尝试从一个 numpy...y_pred_filtered = pd.DataFrame(y_pred_filtered) # 然后使用 drop_duplicates() 方法 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() 这应该可以解决你的问题。

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) # 构建模糊矩阵 X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np....

Traceback (most recent call last): File "E:\Python_study\机器学习\课程设计\NN.py", line 62, in <module> y_pred_example = y_pred = model.predict(y_test[117]) File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\engine\data_adapter.py", line 1082, in select_data_adapter raise ValueError( ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.int64'>, <class 'NoneType'> Process finished with exit code 1

你需要将 y_test[117] 转换为正确的数据类型，可以使用 numpy 库的 reshape 函数来实现。具体方法如下： python import numpy as np # 将 y_test[117] 转换为二维数组 x = np.array(y_test[117]).reshape...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[29], line 91 88 model.summary() 89 #模型训练 ---> 91 history = model.fit( 92 normed_train_data, train_labels, 93 epochs=100, validation_split=0.2, verbose=0) #verbose=表示不输出训练记录 94 #输出训练的各项指标值 95 hist = pd.DataFrame(history.history) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file1dq9vkey.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_21" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 14), found shape=(32, 15)

例如，如果您的输入数据是一个形状为(32, 15)的NumPy数组，您可以使用reshape()函数将其转换为形状为(32, 14)的数组，如下所示： train_data = train_data.reshape((32, 14)) 这样，您就可以将新的train_...
-

H.264/AVC帧内预测模式详解：Intra_4x4_Vertical与Intra_4x4_Horizontal

"帧内预测时的像素分布-计算流体力学及其并行算法-H264 毕厚杰 pdf" 本文主要讨论的是H.264视频压缩编码标准中的帧内预测技术，这是视频编码过程中的关键环节，用于提高压缩效率。在H.264标准中，帧内预测是指基于...
-

动态轨迹模式挖掘与位置预测方法(PRED)

实验结果显示，PRED的平均预测准确率达到了72%，平均覆盖率高达92.1%，相较于现有的其他方法，PRED在预测效果上有了显著的提升。这些实验结果证明了该方法的有效性和实用性。 此外，该研究受到了多项国家自然科学...

最新推荐

recommend-type

基于springboot大学生就业信息管理系统源码数据库文档.zip

基于springboot大学生就业信息管理系统源码数据库文档.zip
recommend-type

基于java的驾校收支管理可视化平台的开题报告.docx

基于java的驾校收支管理可视化平台的开题报告
recommend-type

原木5秒数据20241120.7z

时间序列 原木 间隔5秒钟 20241120
recommend-type

Chrome ESLint扩展：实时运行ESLint于网页脚本

资源摘要信息:"chrome-eslint:Chrome扩展程序可在当前网页上运行ESLint" 知识点: 1. Chrome扩展程序介绍： Chrome扩展程序是一种为Google Chrome浏览器添加新功能的小型软件包，它们可以增强或修改浏览器的功能。Chrome扩展程序可以用来个性化和定制浏览器，从而提高工作效率和浏览体验。 2. ESLint功能及应用场景： ESLint是一个开源的JavaScript代码质量检查工具，它能够帮助开发者在开发过程中就发现代码中的语法错误、潜在问题以及不符合编码规范的部分。它通过读取代码文件来检测错误，并根据配置的规则进行分析，从而帮助开发者维护统一的代码风格和避免常见的编程错误。 3. 部署后的JavaScript代码问题： 在将JavaScript代码部署到生产环境后，可能存在一些代码是开发过程中未被检测到的，例如通过第三方服务引入的脚本。这些问题可能在开发环境中未被发现，只有在用户实际访问网站时才会暴露出来，例如第三方脚本的冲突、安全性问题等。 4. 为什么需要在已部署页面运行ESLint： 在已部署的页面上运行ESLint可以发现那些在开发过程中未被捕捉到的JavaScript代码问题。它可以帮助开发者识别与第三方脚本相关的问题，比如全局变量冲突、脚本执行错误等。这对于解决生产环境中的问题非常有帮助。 5. Chrome ESLint扩展程序工作原理： Chrome ESLint扩展程序能够在当前网页的所有脚本上运行ESLint检查。通过这种方式，开发者可以在实际的生产环境中快速识别出可能存在的问题，而无需等待用户报告或使用其他诊断工具。 6. 扩展程序安装与使用： 尽管Chrome ESLint扩展程序尚未发布到Chrome网上应用店，但有经验的用户可以通过加载未打包的扩展程序的方式自行安装。这需要用户从GitHub等平台下载扩展程序的源代码，然后在Chrome浏览器中手动加载。 7. 扩展程序的局限性： 由于扩展程序运行在用户的浏览器端，因此它的功能可能受限于浏览器的执行环境。它可能无法访问某些浏览器API或运行某些特定类型的代码检查。 8. 调试生产问题： 通过使用Chrome ESLint扩展程序，开发者可以有效地调试生产环境中的问题。尤其是在处理复杂的全局变量冲突或脚本执行问题时，可以快速定位问题脚本并分析其可能的错误源头。 9. JavaScript代码优化： 扩展程序不仅有助于发现错误，还可以帮助开发者理解页面上所有JavaScript代码之间的关系。这有助于开发者优化代码结构，提升页面性能，确保代码质量。 10. 社区贡献： Chrome ESLint扩展程序的开发和维护可能是一个开源项目，这意味着整个开发社区可以为其贡献代码、修复bug和添加新功能。这对于保持扩展程序的活跃和相关性是至关重要的。 通过以上知识点，我们可以深入理解Chrome ESLint扩展程序的作用和重要性，以及它如何帮助开发者在生产环境中进行JavaScript代码的质量保证和问题调试。
recommend-type

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
recommend-type

精确率与召回率的黄金法则：如何在算法设计中找到最佳平衡点

![精确率与召回率的黄金法则：如何在算法设计中找到最佳平衡点](http://8411330.s21i.faiusr.com/4/ABUIABAEGAAg75zR9gUo_MnlwgUwhAc4-wI.png) # 1. 精确率与召回率的基本概念 在信息技术领域，特别是在机器学习和数据分析的语境下，精确率（Precision）和召回率（Recall）是两个核心的评估指标。精确率衡量的是模型预测为正的样本中实际为正的比例，而召回率衡量的是实际为正的样本被模型正确预测为正的比例。理解这两个概念对于构建有效且准确的预测模型至关重要。为了深入理解精确率与召回率，在本章节中，我们将先从这两个概念的定义
recommend-type

在嵌入式系统中，如何确保EFS高效地管理Flash和ROM存储器，并向应用程序提供稳定可靠的接口？

为了确保嵌入式文件系统（EFS）高效地管理Flash和ROM存储器，同时向应用程序提供稳定可靠的接口，以下是一些关键技术和实践方法。 参考资源链接：[嵌入式文件系统：EFS在Flash和ROM中的可靠存储应用](https://wenku.csdn.net/doc/87noux71g0?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，EFS需要设计为一个分层结构，其中包含应用程序接口（API）、本地设备接口（LDI）和非易失性存储器（NVM）层。NVM层负责处理与底层存储介质相关的所有操作，包括读、写、擦除等，以确保数据在断电后仍然能够被保留。 其次，EFS应该提供同步和异步两
recommend-type

基于 Webhook 的 redux 预处理器实现教程

资源摘要信息: "nathos-wh:*** 的基于 Webhook 的 redux" 知识点: 1. Webhook 基础概念 Webhook 是一种允许应用程序提供实时信息给其他应用程序的方式。它是一种基于HTTP回调的简单技术，允许一个应用在特定事件发生时，通过HTTP POST请求实时通知另一个应用，从而实现两个应用之间的解耦和自动化的数据交换。在本主题中，Webhook 用于触发服务器端的预处理操作。 2. Grunt 工具介绍 Grunt 是一个基于Node.js的自动化工具，主要用于自动化重复性的任务，如编译、测试、压缩文件等。通过定义Grunt任务和配置文件，开发者可以自动化执行各种操作，提高开发效率和维护便捷性。 3. Node 模块及其安装 Node.js 是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端代码。Node 模块是Node.js的扩展包，可以通过npm（Node.js的包管理器）进行安装。在本主题中，通过npm安装了用于预处理Sass、Less和Coffescript文件的Node模块。 4. Sass、Less 和 Coffescript 文件预处理 Sass、Less 和 Coffescript 是前端开发中常用的预处理器语言。Sass和Less是CSS预处理器，它们扩展了CSS的功能，例如变量、嵌套规则、混合等，使得CSS编写更加方便、高效。Coffescript则是一种JavaScript预处理语言，它提供了更为简洁的语法和一些编程上的便利特性。 5. 服务器端预处理操作触发 在本主题中，Webhook 被用来触发服务器端的预处理操作。当Webhook被设置的事件触发后，它会向服务器发送一个HTTP POST请求。服务器端的监听程序接收到请求后，会执行相应的Grunt任务，进行Sass、Less和Coffescript的编译转换工作。 6. Grunt 文件配置 Grunt 文件（通常命名为Gruntfile.js）是Grunt任务的配置文件。它定义了任务和任务运行时的配置，允许开发者自定义要执行的任务以及执行这些任务时的参数。在本主题中，Grunt文件被用来配置预处理任务。 7. 服务器重启与 Watch 命令 为了确保Webhook触发的预处理命令能够正确执行，需要在安装完所需的Node模块后重新启动Webhook运行服务器。Watch命令是Grunt的一个任务，可以监控文件的变化，并在检测到变化时执行预设的任务，如重新编译Sass、Less和Coffescript文件。 总结来说，nathos-wh主题通过搭建Grunt环境并安装特定的Node模块，实现了Sass、Less和Coffescript文件的实时预处理。这使得Web开发人员可以在本地开发时享受到更高效、自动化的工作流程，并通过Webhook与服务器端的交互实现实时的自动构建功能。这对于提高前端开发的效率和准确性非常关键，同时也体现了现代Web开发中自动化工具与实时服务整合的趋势。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

精确率的终极指南：提升机器学习模型性能的10个实战技巧

![精确率的终极指南：提升机器学习模型性能的10个实战技巧](https://simg.baai.ac.cn/hub-detail/3f683a65af53da3a2ee77bd610ede1721693616617367.webp) # 1. 机器学习模型性能的度量与挑战 机器学习模型的性能度量与优化是开发健壮和可靠系统的基石。在评估模型的准确性时，传统的度量指标如准确率、召回率和F1分数已经不能满足需求，特别是当数据集不平衡或存在类别重叠时。这要求我们深入理解各种性能指标的内在含义和适用场景。 ## 1.1 模型性能的多种度量指标 准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，但当