TensorFlow中的变量赋值出错
可能是由于以下原因导致的：
- 变量未定义：在使用变量之前，需要先定义变量。可以使用
tf.Variable()函数来创建一个变量，并为其指定初始值和数据类型。 - 变量名重复：在同一个作用域内，变量名必须是唯一的。如果尝试创建一个已经存在的变量名，会导致变量赋值出错。可以通过给变量名添加后缀或者使用不同的命名约定来避免变量名冲突。
- 变量类型不匹配：在进行变量赋值时，需要确保赋值的数据类型与变量的数据类型一致。如果类型不匹配，会导致变量赋值出错。可以使用
tf.cast()函数来进行类型转换。 - 变量作用域错误：在TensorFlow中，变量的作用域是非常重要的。如果变量的作用域不正确，可能会导致变量赋值出错。可以使用
tf.variable_scope()函数来管理变量的作用域。 - 变量未初始化：在使用变量之前，需要先对变量进行初始化。可以使用
tf.global_variables_initializer()函数来初始化所有的变量。
针对TensorFlow中的变量赋值出错问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能开发工具和资源，包括TensorFlow等深度学习框架的支持和优化。
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能、可扩展的云服务器实例，可以满足各种计算需求。
- 腾讯云容器服务（TKE）：提供了基于Kubernetes的容器管理服务，可以方便地部署和管理TensorFlow应用。
- 腾讯云函数计算（SCF）：提供了无服务器的计算服务，可以按需执行TensorFlow代码，无需关心底层基础设施。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的解决方案，可以用于处理TensorFlow中的大规模数据集。
以上是腾讯云相关产品的简介，更详细的信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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我很难在Tensorflow的C++ API中找到一种初始化变量的工作方法。我试图为MNIST数据集制作一个基本的完全连接的单层神经网络。
目前，我发现正确的方法是这样做：
TF_CHECK_OK(session->Run({}, {}, {"init_all_vars_op"}, nullptr));
但是，使用此方法将返回以下错误：
tensorflow/cc/example/example.cc:178:71: error: no matching function for call to 'tensorflow::ClientSession::Run(&l
浏览 0提问于2017-06-27得票数 0
以下代码导致一个非常无用的错误：
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(tf.constant(0.), name="x")
with tf.Session() as s:
val = s.run(x.assign(1))
print(val) # 1
val = s.run(x, {x: 2})
print(val) # 2
val = s.run(x.assign(1), {x: 0.}) # InvalidArgumentError
节点Assign_1的tensorflow.p
浏览 0提问于2018-03-25得票数 2
我正在通过huggingface使用transformers库。 他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然？ TensorFlow2.0的TPUE API描述如下：https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#tpustrategy，目前仍处于实验阶段，尚未共享合适
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
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2回答
我正在尝试为tensorflow中变量的切片赋值，但显示了以下错误：“ValueError:切片赋值仅支持变量”。为什么当我试图对一个变量进行切片赋值时，仍然会显示这个错误。我的代码是这样的：
var1 = var1[startx:endx,starty:endy].assign(tf.ones([endx-startx,endy-starty],dtype=tf.int32))
其中var1是tensorflow变量。
浏览 2提问于2018-10-16得票数 3
我在Variable中创建了一个TensorFlow：
c = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0], tf.float32)
然后我定义一个占位符：
x = tf.placeholder(tf.float32)
之后，我定义了一个函数(计算图)，它结合了上面定义的两个对象：
y = x + c
之后，我将“初始化”全局变量：
s = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
s.run(init)
最后，我可以运行我的函数：
s.run(y, {x : [10.0, 20.0, 30.0]})
现在，我想更改
浏览 2提问于2017-10-04得票数 0
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我想使用tf.train.Saver()来创建张量的检查点，下面是我的代码片段：
import tensorflow as tf
with tf.Graph().as_default():
var = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="biases")
temp = tf.add(var, 0.1)
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver({'w':temp})
with tf.Sess
浏览 0提问于2017-01-11得票数 3
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我完全是tensorflow的新手，我正在学习
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started
fixW = tf.assign(W, [-1.])
工作正常，但是
fixb = tf.assign(b, [1.])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/milenko/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensor
浏览 4提问于2017-06-26得票数 7
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我正在对一个对象列表进行深度复制，但我一直收到以下错误：
deepcopy __deepcopy__() takes 1 positional argument but 2 were given
以及以下回溯：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-66b9ee5521c7> in <module>()
2
3 import copy
----> 4 regions_copy = copy.de
浏览 0提问于2016-09-19得票数 0
1回答
我正在尝试在Tensorflow中实现体验回放。我遇到的问题是存储模型试验的输出，然后同时更新梯度。我尝试过的几种方法是存储来自sess.run(模型)的结果值，然而，这些不是张量，并且不能用于tensorflow所涉及的梯度下降。我目前正在尝试使用tf.assign()，然而，我遇到的困难在这个例子中得到了最好的体现。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def get_model(input):
return input
a = tf.Variable(0)
b = get_model(a)
d = tf.Variable(0)
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
我正在尝试在tensorflow中实现一个优化器，并且一直在查看旧版本的tensorflow中的优化器代码，我想知道这个函数_get_variable_for是做什么的？它是优化器文件中的第一个函数。
任何帮助都将不胜感激。
谢谢你。
浏览 0提问于2018-07-27得票数 0
我有以下代码。这是在CNNEnv类中。
def step(self, a_t, i):
self.a_t = a_t
self.i = i
# Batch size of 32
# 1875 * 32 = 60000 -> # of training samples
self.X_train = self.X_train[self.i * 32:(self.i + 1) * 32]
self.y_train = self.y_train[self.i * 32:(self.i + 1
浏览 0提问于2016-10-19得票数 0
1回答
我使用Python和Tensorflow构建了一个自动编码器。为了构建自动编码器，我使用了Tensorflow教程，介绍如何构建自动编码器来读取手写数字上的MNIST数据集。我用它来寻找CGRA组合的特性。
到目前为止，我对“自动编码器代码”进行了结构调整，使其能够在自己的数据上使用。我找到了一些特性，并且已经成功地重建了输入，直到出现了某种错误。现在，我尝试使用自动编码器的权重，初始化一个参数类似于我的自动编码器的编码器部分的神经网络。然后，添加一个单独神经元和线性激活函数的额外层来执行回归分析(或者基本上是监督学习)。
因此，我的问题是:如何使用tensorflow来初始化具有特定权重(而
浏览 0提问于2017-01-31得票数 2
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1回答
我在googled上搜索并了解到，Tensorflow的constant()函数生成一个恒定的张量(大惊喜！)也不能被修改。
但当我这么做的时候
>>> a = tf.constant(0.0)
>>> a = a + 1.0
我没有看到由Tensorflow产生的任何错误。
我理解其原因，a现在是一个新的张量运算Add (<tf.Tensor 'add_1:0' shape=() dtype=float32>)。
我的问题是，如果我们可以修改Tensorflow constant，它的用途是什么？它与图优化有关吗？我是不是错过了
浏览 2提问于2017-10-17得票数 1
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我在linux上安装了Anaconda，它安装在我的主文件夹下的用户空间中。
我创造了一个环境。
在这个环境中，我运行了conda install anaconda来安装所有标准包。
我正在安装tensorflow，运行：
pip install --upgrade tensorflow-gpu
此过程试图升级numpy包。但是这个步骤出错了，因为它试图在/usr/local/bin/f2py中卸载系统numpy包。
我认为这个环境在用户空间中是自成一体的。知道它为什么要卸载安装在Anaconda安装之前安装的系统包吗？
浏览 11提问于2017-03-22得票数 0
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我已经训练了许多子模型，每个子模型都是最后一个模型的一部分。然后，我想使用这些预先训练好的子模型来初始化最后一个模型的参数。我尝试使用SessionRunHook加载其他ckpt文件的模型参数，以初始化最后一个模型的参数。我尝试了以下代码，但失败了。希望能有一些建议。谢谢!错误信息为：
Traceback (most recent call last):
File "train_high_api_local.py", line 282, in <module>
tf.app.run()
File "/Users/zhouliaoming/an
浏览 141提问于2018-03-28得票数 0
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8回答
我正在尝试为python中的tensorflow变量分配一个新值。
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.Variable(0)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init)
print(x.eval())
x.assign(1)
print(x.eval())
但我得到的输出是
0
0
所以这个值并没有改变。我遗漏了什么？
浏览 4提问于2015-12-11得票数 88
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一个非常基本的错误。向占位符提供向量时，即使大小与占位符相同，tensorflow也会抛出错误。 import tensorflow as tf
import numpy as np
A = tf.constant(np.array([[1,2],[3,4]]))
B = tf.placeholder(tf.int32, shape = (2,1), name = 'B')
C = tf.Variable(tf.matmul(A,B), name='C')
temp = np.array([[1],[2]])
init = tf.global_varia
浏览 8提问于2019-02-21得票数 0
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在TensorFlow中，我可以通过以下两种方式初始化变量：
在声明变量：global_variable_intializer()之前调用：
导入tensorflow作为tf #初始化全局变量和会话init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) W= tf.Variable(.3，tf.float32) x= tf.Variable(-.3，tf.float32) b= tf.Variable(-.3，tf.float32) linear_model =W*x+b
变量声明后调用：
浏览 8提问于2017-05-31得票数 5
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1回答
我在用tensorflow 1.15.0。
我试图用sess.run()获得一个keras层的输出值。我确信我有指定的层输入形状，我可以看到一个形状正确的输出张量。但是当我试图得到张量值时，就会出现错误。
以下是代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
sess = tf.Session()
layer = layers.Dense(3)
x = tf.ones((1, 4))
y = layer(x)
laye
浏览 0提问于2020-11-09得票数 0
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我正在将代码转换为Tensorflow v2，并不断收到以下错误：
AssertionError:调用引用已删除的变量的函数。这可能意味着函数局部变量是创建的，而不是在程序的其他地方引用的。这通常是一个错误；考虑在第一次调用时将变量存储在对象属性中。
下面是一个复制错误的最小示例
import tensorflow as tf
class TEST:
def __init__(self, a=1):
self.a = tf.Variable(a)
@tf.function
def increment(self):
self.a
浏览 0提问于2019-07-23得票数 3
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当我尝试使用jest运行tensorflow.js时，我会收到一个错误。我导入节点后端，它会立即出错。如果我正常运行(不使用玩笑)，那么我就不会出现这样的错误。
FAIL src/policy.test.js
● Test suite failed to run
ReferenceError: TextEncoder is not defined
> 1 | import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';
| ^
2 | import {slide} from './u
浏览 0提问于2019-07-24得票数 2
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我正在使用Keras对模型进行拟合，并将回调列表传递给模型fit，但遇到了以下错误。我在这里做错什么了？
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau,
ModelCheckpoint, EarlyStopping, Callback
checkpoint = ModelCheckpoint(f'model{i}.h5', save_best_only=True,
save_weights_only = True,
浏览 1提问于2021-06-15得票数 1
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2回答
在代理后面安装tensorflow或任何其他软件包时遇到的问题：
第一次尝试：
运行以下命令：
pip install --upgrade tensorflow
输出：
Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, 'An existing connection was
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
我有以下简单的Theano代码，我想在TensorFlow中复制这些代码：
import theano as th
import theano.tensor as T
import numpy as np
x = T.vector()
c = th.shared(np.array([1.0, 2.0]))
y1 = x + c
c.set_value(np.array([10.0, 20.0]))
y2 = x + c
c.set_value(np.array([100.0, 200.0]))
print 'Y1:', th.function([x],y1)([0.0, 0.
浏览 3提问于2017-10-06得票数 1
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tensorflow的tf.function使用Autograph将函数转换为图形表示，但它不能转换所有代码。如果失败，它将抛出一个警告("tensorflow将以-is.方式运行此代码“)。有什么办法造成程序错误吗？这样，如果没有抛出错误，我可以确保所有函数都成功地转换为图形模式。
浏览 2提问于2021-03-05得票数 1
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3回答
我正在运行命令来升级tensorflow，但总是出错。
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu (from versions: )
我尝试了以下命令：
pip3 install --upgrade tensorflow
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
浏览 7提问于2017-09-09得票数 3
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在循环的每一次迭代之后，我如何添加数字5？
我想做这样的事：
weight = 0.225
for i in range(10):
weight += 5
print (weight)
下面是我在tensorflow中尝试的方法，但是它从不更新重量
import tensorflow as tf
def dummy(x):
weights['h0'] = tf.add(weights['h0'], 5)
res = tf.add(weights['h0'], x)
return res
# build
浏览 0提问于2017-07-28得票数 1
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keras数字对象检测代码实际上使用R内核在木星中运行。
但经过三次尝试，才认识到木星、R内核或代码都没有问题。问题是错误地认为存在“一个问题”，因为木星没有输出时代的结果。
我把笔记本关了两次，然后又重新抓起了，因为我好像犯了什么错误。
然后我发现缺失的Epoch输出显示在PowerShell终端上--和我用来启动木星笔记本的终端一样。结果发现IDL并没有什么问题。在等待之后，预测结果会在木星中显示出来。
因此，这个问题是:在木星中使用角时，如何将输出显示到木星输出单元中？
library("keras")
mnist = dataset_mnist()
mnisttrai
浏览 0提问于2021-11-09得票数 0
1回答
为了确保在IE中对JSON对象的调用不会失败，我最近在我的js库中添加了以下代码：
//Works
//if(!JSON) var JSON={};
//JSON.stringify = JSON.stringify || function(){};
//Works
//if(!window.JSON) JSON={};
//JSON.stringify = JSON.stringify || function(){};
//Does not work
//if(!JSON) JSON={};
//JSON.stringify = JSON.stringify || function(){};
浏览 0提问于2011-10-06得票数 1
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我在做简单的序列预测。我的模型和数据如下：
def generate_rnn(input_shape):
In = Input(shape=(input_shape[1], 1))
x = LSTM(4)(In)
x = Flatten()(x) # I tried both with and without flatten, same results
Out = Dense(1)(x)
model = Model([In, Out])
model.compile(optimizer=Adam(), loss='MSE'
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
回答已采纳
在使用tensorflow 2.0时，我发现tf.Variable有一些奇怪的地方吗？下面有两种情况。
第一个
x1 = tf.Variable(12., name='x')
x2 = tf.Variable(12., name='x')
print(x1 is x2)
x1.assign(1.)
print(x1)
print(x2)
输出是
False
<tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32, numpy=1.0>
<tf.Variable 'x:0' shape=
浏览 6提问于2022-02-05得票数 1
3回答
class StaticPuzzel2 {
public static void main (String[] args) {
}
final static int i;
static {
System.out.print ("\n\t"+ StaticPuzzel2.i);
i = 11;
System.out.print ("\n\t"+ StaticPuzzel2.i);
System.out.print ("\n\t&
浏览 0提问于2015-10-09得票数 1
我在R3.3.3Windows64位中安装了这样的keras和TensorFlow：
devtools::install_github("rstudio/keras")
library(keras)
install_tensorflow()
它从来没有问过我Python的位置。Python的正确位置在我的PATH和PYTHONPATH中作为D:/Python35/。
然而，当我使用keras函数时，如
model <- keras_model_sequential()
它抛出错误消息，说明它找不到DLL，并在AppData中为Anaconda的一个已删除的旧副本提供路径
浏览 0提问于2017-06-20得票数 1
回答已采纳
tf.train.init_from_checkpoint似乎将通过tf.get_variable创建的变量初始化，而不对通过tf.Variable创建的变量进行分类。
例如，让我们创建两个变量并保存它们：
import tensorflow as tf
tf.Variable(1.0, name='foo')
tf.get_variable('bar',initializer=1.0)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer()
浏览 12提问于2019-02-27得票数 12
1回答
我正在尝试使用TFrecord文件来训练tensorflow中的网络。问题是，它开始运行良好，但经过一段时间后，它变得非常缓慢。在一段时间内，甚至GPU利用率也会达到0%。我已经测量了迭代之间的时间，并且它明显地在增加。我在某个地方读到，这可能是由于将操作添加到训练循环中的图形，并且可以通过使用graph.finalize()来解决。
我的代码是这样的：
self.inputMR_,self.CT_GT_ = read_and_decode_single_example("data.tfrecords")
self.inputMR, self.CT_GT =
浏览 2提问于2016-12-02得票数 0
回答已采纳
2回答
我遵循本教程：，并在尝试使用tf.data.Dataset时出错。
import tensorflow as tf
import tensorflow.data
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
# Add an
浏览 0提问于2019-03-05得票数 2
回答已采纳
我想用TensorFlow Python API计算一个多项式，如下所示： 多项式: f(x) = a0 + a1*x + a2*x^2 + a3*x^3 + a4*x^4。 代码是： import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=())
cfc = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=5)
polynomial = tf.constant([1, x, tf.pow(x, 2), tf.pow(x, 3), tf.pow(x, 4)])
f = tf.te
浏览 14提问于2019-01-08得票数 1
回答已采纳
我在Python 3.5 Anaconda envrionment上安装了Tensorflow GPU v1.0。看起来一切都很好。我可以运行Juputer notebook，并在终端中运行以下代码行。它告诉GPU运行正常：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
====Output
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Mar 6 2017, 11:58:13)
[GCC 4
浏览 0提问于2017-03-21得票数 2
我已尝试将当前工作簿分配给工作簿对象：
Dim wb As Workbook, ws As Worksheet, rng As Range
wb = ThisWorkbook
在此实例中，代码在中运行，并且是当前活动的工作簿。但是我得到了以下错误，我哪里出错了：
91 - Object variable or With block variable not set
浏览 2提问于2012-10-12得票数 0
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我正在斯坦福大学的网页上选修一门入门课程。我做了一次练习，但输出错误。守则是：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf
my_var = tf.compat.v1.Variable(2, name='my_var')
my_var_times_2 = tf.compat.v1.Variable(2 * my_var)
init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
wit
浏览 5提问于2020-07-23得票数 0
回答已采纳
例如：
let myTuple: Array<[number[], number[]]> = [];
const my3dArray = [
[[1, 2], [3, 4]],
[[5, 6], [7, 8]],
];
myTuple = my3dArray;
在使用TypeScript 3.0.1时给出错误：number[][][] not assignable to [number[], number[]][]
浏览 9提问于2018-08-07得票数 3
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我创建了一个用TensorFlow编写的逻辑分类模型。现在，我需要手动设置模型参数的值，并生成一些预测。我就是这样做的：
# instantiate the model
lr = logreg(inp_dim = 4, out_dim = 3)
# generate model parameters
w = np.array([
[ 1.0, 2.0, 3.0],
[ 4.0, 5.0, 6.0],
[ 7.0, 8.0, 9.0],
[10.0, 11.0, 12.0]
])
b = np.array([13.0, 14.0, 15.0]
浏览 1提问于2017-09-21得票数 1
回答已采纳
我试图理解为什么其中一个实现可以工作，而另一个实现不能工作。我试图用tensorflow表示一些几何。
首先，一个助手文件，d_math.py
!/usr/bin/env python3
进口numpy作为np进口tensorflow作为tf
dtype = tf.float64
def skew_symmetric(vector):
#Creates a tensorflow matrix which is a skew-symmetric version of the input vector
return tf.stack([(0., -vector[2], ve
浏览 0提问于2018-05-12得票数 1
回答已采纳
在tensorflow中，是否可以在使用sess.run()执行的程序部分中使用步骤号(例如，通过提供它，例如通过feed_dict
浏览 2提问于2016-12-13得票数 0
1回答
正如标题所示，我正在使用tensorflow版本1.2，它是为我的机器构建的源代码。不过，我不认为这会影响我的问题。
这两段代码之间有什么区别？最上面的那个让我在训练的时候从来没有得到分配的值，但是底部却得到了。我正在将我所有的时代数据复制到gpu上，然后根据我的需要获取每个批的数据，因此这段代码在同一个会话中的每个批处理的开头运行。
代码在python中，所有这些都是在我的模型类中定义的。所有的self.data对象都是三维float32张量。
## the index i.e the current step in the epoch
index = tf.to_int32
浏览 3提问于2017-06-20得票数 0
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我偶然发现了TypeScript类型的问题，当有条件的泛型出现时，我不能将更窄的类型分配给更广泛的类型。但是，所有泛型参数都是完全实例化的，因此TypeScript应该能够完全解析这两种类型，并根据每个属性的类型对它们进行比较。
这是我试图做的抛出错误的简化版本：
// Returns keyes that have type extending Types
type KeysMatching<T, Types> = { [K in keyof T]: T[K] extends Types ? K : never }[keyof T];
type Mapping = {
浏览 6提问于2022-09-06得票数 3
2回答
def take_damage():
health -= 20 # UNDERSTANDABLE ERROR
def check_health():
if (health <= 0): # WHY NO ERROR HERE, TOO?
print("You have died!")
quit()
else:
print("Your health is "+ str(health)) # HOW DOES IT WORK HERE?
health = 100
take_damage()
chec
浏览 2提问于2021-09-02得票数 0
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我开始学习如何用keras来实现神经网络。然而，我刚才偶然发现了这个错误。我不知道我在这里做错了什么。我在youtube上的Valerio：教程旁工作。
我的代码：
import tensorflow
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, LSTM
class GNN:
"""
GNN is a graph neural network.
"""
def __init__(self,
浏览 7提问于2022-01-03得票数 0
1回答
为什么如果我们在片中追加数据而不使用它(程序中的变量mySlice )，为什么不抛出错误消息“未使用的变量”golang。谢谢你
#例
var mySlice []string
mySlice = append(mySlice,"halo")
和map一样的行为
#例
var my = map[string]int{}
my["tes"]=1
浏览 6提问于2021-06-17得票数 0
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