generator

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    道歉,如果这是错误的地方提出我的问题(请帮助我与哪里最好提高它,如果是这样的话)。我是一个Keras和Python的新手,所以希望回应有这个想法。 我试图训练一个以图像作为输入的CNN转向模型。这是一个相当大的数据集,所以我创建了一个数据生成器来处理fit_generator()。我不清楚如何使这种方法在批次上进行训练,所以我假定发生器必须将批次返回到fit_generator()。发电机看起来像

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    我一直在Ruby代码转换为Python代码,现在我坚持了这个功能,它包含yield: def three_print(): yield yield yield 我想调用该函数并告诉它打印出“你好”三次,因为三个yield报表。由于该函数没有任何参数,我得到一个错误。你能告诉我让它工作的最简单方法吗?谢谢。

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    我有用于包含读和写的asyncio连接流的Connection对象: class Connection(object): def __init__(self, stream_in, stream_out): object.__init__(self) self.__in = stream_in self.__out = stream_out

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    这里是我的代码: class Prizes(object): def __init__(self, purchases, n, d): self.p = purchases self.n = n self.d = d self.x = 1 def __iter__(self): return self d

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    我有一个测试项目,其中一些实体可以发射子弹,并根据命中方向和一些随机值,它可以影响或偏转。 当离线运行时,它很容易随时随地产生随机数字,以便判断一个镜头是否应该弹跳,如random.randint()或random.random()。 但我期待通过UDP广播射击事件,以便其他客户端可以在其屏幕上显示相同的实体/射弹。 投射物速度非常高,所以我不能等待服务器告诉我过去的位置,只是使用它(我可以改正轨

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    我想预测双分类问题的概率。以前我使用model.predict_proba或predict_on_batch来解决这个问题。现在我想在脚本中使用生成器,但是我找不到像evaluate_generator或predict_generator这样的生成器。 evaluate_generator或predict_generator都不会生成概率。 Keras中用于概率预测的生成器方法是什么?

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    问题: Iam从我用自定义日期字段安装的服务解析一条记录。所以我想匹配日志行,然后看看是否有新日志进入日志文件。 但是为了匹配使用正则表达式的日志文件来完全匹配logline中的日期。我附加了下面的代码部分。 代码: def matchDate(self , line): matchThis = "" #Thu Jul 27 00:03:27 2017

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    我想测试下的js代码: function* foo(x) { var y = 2 * (yield (x + 1)); var z = yield (y/3); return (x + y + z); } const it = foo(5); // note: not sending anything into `next()` here console.

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    我在Keras中使用MLP进行一组表格数据的二进制分类。每个数据点有66个特征,我有数百万个数据点。 为了在阅读我的大型训练集时提高记忆效率,我开始使用fit_generator。我把一个简单的测试代码在这里: batch_size = 1 input_dim = 66 train_size = 18240 train_steps_per_epoch = int(train_size/bat

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    我有一个令人讨厌的问题与sass插件。我用默认配置使用yeoman webapp geneator。当我想构建生产文件(gulp命令)时,我得到sass错误“文件导入未找到或无法读取[...]”。它只在第一次运行gulp命令 - dist文件夹生成正确。但是当我想再次运行gulp命令时,我一直收到这个错误(我必须重新启动计算机以使其再次运行 - 首先运行:))。另一方面,运行“gulp serve