ValueError:数据基数不明确:x大小:3 y大小: 13确保所有数组包含相同数量的样本
这个错误信息是Python中的一个异常类型，称为ValueError。它表示数据基数不明确，即两个数组的大小不一致。具体到这个错误信息，表示x数组的大小为3，而y数组的大小为13。
解决这个问题的方法是确保所有数组包含相同数量的样本。可以通过以下步骤来实现：
- 检查数据来源：首先，确保x和y数组的数据来源是正确的，比如读取文件、数据库查询等。如果数据源有问题，可能导致数据大小不一致。
- 检查数据处理过程：检查代码中对x和y数组进行处理的过程，确保处理的逻辑正确并且没有引入错误。可能是数据处理过程中出现了错误，导致数组大小不一致。
- 使用调试工具：使用Python的调试工具，例如pdb调试器或者集成开发环境（IDE）的调试功能，逐步执行代码并观察变量的取值，以确定是哪一步导致了数组大小不一致的问题。
针对云计算领域的相关知识，可以提供一些概念和应用场景作为参考：
- 云计算概念：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，包括计算能力、存储空间、网络带宽等。它可以提供灵活、可扩展、按需使用的计算资源，并且通常以付费的方式提供。
- 云计算优势：云计算具有很多优势，例如灵活性高，可按需扩展和缩减资源；成本效益好，可以避免建设和维护自己的基础设施；高可靠性，云服务提供商通常具备强大的基础设施和数据备份机制；易于管理，可以通过云平台的管理界面或API进行资源管理和监控。
- 云计算应用场景：云计算广泛应用于各个领域，例如企业的IT基础设施、网站和应用程序的托管、大数据分析、人工智能和机器学习等。对于企业来说，云计算可以帮助降低成本、提高效率、提供灵活的服务和资源。
- 推荐腾讯云相关产品：腾讯云是中国领先的云计算服务提供商之一，提供丰富的云产品和解决方案。对于云计算的相关问题，可以推荐以下腾讯云产品：
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择和推荐应根据实际需求和情况进行。
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1回答
我有一个dataset，我已经将我的张量重新配置为一个3072大小的线数组。我已经重新配置了有效的数据集和培训数据集。您可以在下面找到有关“我的列车”、“有效数据集”及其形状的所有信息：
训练数据集大小: 3991有效数据集大小: 908个类数:10个样本点云形状: torch.Size(三零七二)
我有一个测试函数，定义如下：
import torch
from sklearn.metrics import accuracy_score
def test(model, test_loader):
# ensure model is in eval mode
mode
浏览 0提问于2022-07-20得票数 2
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时，它工作得很好，但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码： import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
浏览 10提问于2020-07-06得票数 0
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我根据'yr‘值中的值将'cnt’变量分成两组，这样我就可以用Wilcoxon秩和检验来比较这两组变量。我一直收到这样的错误：“样本x和y必须是一维的。”有人能帮我解决这个问题吗？我定义了两个数组cnt_yr0和cnt_yr1，它们是1xn数组。
#Here is some of my code:
from scipy import stats as sc
cnt_yr0 = np.transpose(np.array(data.loc[data['yr']==0,['cnt']]))
cnt_yr1 = np.transpose(np.arr
浏览 0提问于2020-01-24得票数 1
当我调用metrics.confusion_matrix(y_test，y_pred)时，使用KNN分类器进行有监督的数字数据学习会产生错误。传导错误信息是：发现输入变量的样本数不一致: 40000,2000年。提前感谢你的点灯。
浏览 4提问于2020-08-18得票数 0
1回答
我正在尝试提交，所以我有一个没有标签的测试集，我正在尝试测试我的分类模型。特别是，我还必须以csv的形式提交这一预测。我有以下没有标签的测试集，这是pd.read_json()的输出，所以它是来自测试数据集的输出：
📷
分类问题的重点是从指令中预测压路机的类型。分类问题已经解决了，我只需要提交。
因此，我必须从测试集预测这些指令，但是如果我尝试这样做的话：
test = pd.read_json('test_dataset_blind.jsonl',lines = True)
test
X_new = test['instructions']
new_pred
浏览 0提问于2019-11-05得票数 0
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
train_matrix = vectorizer.fit_transform(train_data['review'])
test_matrix = vectorizer.fit_transform(test_data['review'])
训练LogisticRegressor
from sklearn.linear_model import LogisticRegress
浏览 71提问于2018-06-04得票数 0
我是新来的堆叠工。
我正在尝试使用一个ProGAN笔记本从不久的油昌。我试着一条条地理解每一件事，然后让它与我自己的项目一起工作。
笔记本电脑在这里：
短期错误是：
ValueError:数据基数是不明确的：
X码: 16，1
Y大小: 16确保所有数组都包含相同数量的样本。
此错误在启动单元格开始培训后不久就会发生：
gan.train(train_datasets，20000,4000)
我想这是从笔记本开始的：
def train_step(self, log2_res, data_gen, alpha):
real_images = next(data_gen)
浏览 4提问于2022-04-05得票数 1
3回答
我有一个4 x 129形状的矩阵。我正在尝试进行水平分割，如下所示：
In [18]: x = np.arange(4*129)
In [19]: x = x.reshape(4, 129)
In [20]: x.shape
Out[20]: (4, 129)
In [21]: y = np.hsplit(x, 13)
ValueError: array split does not result in an equal division
我知道它不能平分成13，我不想再做零垫一列，除以13。
我想把x矩阵分解成13个小矩阵，其中每个12分裂应该是4 x 10的大小，最后一个应该是4
浏览 13提问于2016-07-11得票数 4
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我正在尝试一个简单的模型集成，有两个不同的输入数据集和一个输出。我想得到一个数据集的预测，并希望模型将从第二个数据集中提取一些有用的特性。我收到一个错误：
ValueError:数据基数是模棱两可的:X大小: 502,1002 y大小: 502确保所有数组都包含相同数量的样本。
但我希望它适合更小的数据集。
建筑是这样的：
📷
代码：
import pandas as pd
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Flatten
from keras.layers.merge import co
浏览 0提问于2021-07-06得票数 0
我有以下特征向量，它包含每个样本的单个特征，总共32个样本：
X= [0.1，0.12，0.3...0.10]
和由二进制值组成的标签向量
Y=
我正在尝试使用Keras LSTM根据新条目来预测序列的下一个值。例如，我不知道"batch_input_shape“元组是什么意思：
model.add(LSTM(neurons, batch_input_shape=(?, ?, ?), return_sequences=False, stateful=True))
根据的文章，第一个是批处理大小，但是其他两个呢？它们是每个样本的特征数量和样本数量吗？在这种情况下，batch_size
浏览 1提问于2017-10-28得票数 7
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我得到了一些与x，y，z和插值的网格。我想从每个具有相同x和y的网格中获取y。例如。我想知道每个网格在x=13 y=0.20上的z值是多少？
[x y z]=meshgrid(x,y,z)
[x1 y1 z1]=meshgrid(x1,y1,z1)
[x2 y2 z2]=meshgrid(x2,y2,z2)
zOfxy=getz(13,0.20)
z1Ofx1y1=getz(13, 0.20)
z2Ofx2y2=getz(13, 0.20)
有现成的功能吗？我知道我可以绘制它并从中得到值，但是很难得到z精确的数据。
浏览 4提问于2016-10-20得票数 0
2回答
我正在使用Keras的LSTM处理一个时间序列预测问题。我已经在TimeseriesGenerator上完成了数据集的整形和批处理，但是我不确定我是否得到了我想要的结果，所以我试图让它简单地进行调试。
我的数据由一个样本组成，包含100个时间步骤和1个特性，我使用最后30个值进行测试。我不知道训练x/y数据集的形状有什么问题。
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=30, shuffle=False)
train_x = np.reshape(train_x, (1, train_x.shape[
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
2回答
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
x = np.random.randint(-100,100,1000)
y = np.random.randint(-100,100,1000)
size = np.random.rand(100) * 100
mask1 = abs(x) > 50
mask2 = abs(y) > 50
x = x[mask1+mask2]
y = y[mask1+mask2]
plt.scatter(x, y, s=size, c=x, cmap=
浏览 6提问于2022-07-18得票数 -1
我试图用一些样本数据制作一个连接图，我一直得到以下错误，我不明白为什么。很可能像往常一样，我遗漏了一些显而易见的东西。对我来说，我不明白为什么它认为这些值是标量的。
创建情节的代码如下所示。
x_fake = np.random.randn(1, 100)
y_fake = -3*x_fake + 2*np.random.randn(1, 100)
sns.jointplot(x = x_fake, y = y_fake, kind = "reg")
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
浏览 4提问于2022-03-24得票数 0
1回答
用击数预测
、、、、
如果我有一个有1083个样本的训练数据集和一个有79871个样本的测试数据集，那么如何使样本相等呢？我一直在使用SMOTE，但现在我发现了错误。
ValueError: Unknown label type: 'continuous-multioutput'
我的代码：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn import utils
over_sampler = SMOTE()
print(utils.multiclass.type_of_target(x))
print(utils.multiclas
浏览 8提问于2022-01-29得票数 0
1回答
SciPy条件函数
、、、
我目前正在学习SciPy，我想和pylab和matplotlib玩一点，所以作为一项练习，我试图想象Reddit的hot 。
当然，这段代码不起作用，我也不知道如何搜索我想要的东西。
from pylab import *
import numpy as np
def f(t,v):
y = lambda a : 1 if a > 0 else (-1 if a < 0 else 0)
z = lambda a : log10(abs(a)) if abs(a) >= 1 else log10(1)
return map(z,v)*map(y,v
浏览 3提问于2015-03-25得票数 0
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3回答
我使用该模型对一组数据进行了1000次迭代的分类器训练：
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, subsample=0.1, max_depth=3)
clf.fit(X, y, sample_weight=train_weight)
现在，我想将迭代次数增加到2000年。所以我想：
clf.set_params(n_estimators=2000, warm_start=True)
clf.fit(X, y, sample_weight=train_weight)
但我得到了以下错误：
浏览 6提问于2016-03-02得票数 3
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1回答
我正在做一个机器学习练习，当我运行以下代码时，我总是得到一个错误： from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=51
SD=1.15
ME=0
E=np.random.normal(ME, SD, N)
X = np.linspace(-4,4, N, endpoint=True)
Y = X**2 + E
neigh = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)
neigh.fit(X, Y)
X
浏览 12提问于2020-03-28得票数 0
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我试图建立一个模型，预测在给定的一天和时间内的温度概率分布。例如:温度可达46个数值(每个四舍五入至最接近的整数，并作为一个不同的类别处理)。
为了训练模型，我用了3年的时间序列温度数据，用它找出了hour_of_day、日、月的循环特征。
在这个问题中给出了描述数据集和网络的精确链接：
现在，我想修改精度度量，以考虑+-2与真实值的偏差。如果y_true =5和y_pred=7，因为它们之间有2的区别，我想把它看作是匹配的。
我尝试以下列方式修改该度量：
def accuracy(y_true, y_pred):
y_true_class = K.argmax(y_true, axis=
浏览 2提问于2022-07-07得票数 0
Q1。我试图使用sample函数从Spark数据帧(13行)中获得一个简单的随机样本，参数为withReplacement: false，fraction: 0.6，但每次我运行它时，它都会给出不同大小的样本，尽管当我设置第三个参数(种子)时，它可以很好地工作。为什么会这样呢？
Q2。如何在随机数生成后获得样本？
提前感谢
浏览 1提问于2015-08-26得票数 4
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我有一个包含64列的数据集，我希望找到相互信息、分数或矩阵，以了解所有功能之间的关系。我在sklearn模块mutual_info_score中找到了一个函数，它总是抛出：
ValueError:找到的数组包含0样本(shape=(0，1))，而至少需要1？
有人能指引我吗？另外，如果有人知道更好的方法为整个数据集找到相互信息可以让我知道。
我以numpy数组的形式以参数的形式给出了输入。无论是X还是标签。
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
epoch1 = pd.read_excel('eegf
浏览 3提问于2019-11-01得票数 2
抱歉，这个标题我想不出更好的描述了。
我试图申请批培训的模式，应该有13个完全连接的输出层。每个输出层只有两个节点(但按规定完全连接)。
构建模型的输出如下所示：
outputs = list()
for i in range(num_labels):
out_y = Dense(2, activation='softmax', name='out_{:d}'.format(i))(convolution_layer)
outputs.append(out_y)
self.model = Model(input=inputs, output=
浏览 0提问于2017-02-15得票数 4
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2回答
我在绘制图形时遇到了问题，该图形获取从文件读取的数据，并将图形保存到pdf文件中。现在pdf文件已经创建，但没有打开，因为没有任何绘图被添加到其中(我大约有18个绘图)，或者您可以说根本没有绘图。我也收到了这种类型的错误：
raise ValueError("x and y must have same first dimension")
ValueError: x and y must have same first dimension
这是代码的一部分：
# plot 16: plotting absolute mag vs perihelion distance
text
浏览 0提问于2015-06-12得票数 0
据我所知，当我试图传递一个数组而不是单个值时，这个错误就会发生，但是我认为StandardScaler应该接受一个矩阵。
对于所要提取的数据的上下文，我处理一个包含1,000个垃圾桶图像的目录，稍后我对该目录进行了整形。我原以为重塑可以解决这个问题，但我们到此为止了。
编辑：包含导入和错误消息的更新代码，它应该与提供的内容一起运行。
import os
from os import listdir
from os.path import isfile, join
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from IPyt
浏览 0提问于2021-04-13得票数 1
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。
我的原始X_train形状是(N,31)，Y_train形状是(N,32)。我将其转换为keras形状，并重塑X_train和Y_train，如下所示: X_train.shape：(N,31,1) Y_train.shape：(N,32)。
在上面的代码中，X_train.shape(1)是31，Y_train.shape(1)是32。当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，发现ndi
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
我正在建立一个简单的神经网络，它是基于序列的，并从一个csv文件中检索测试数据。有13个特征，15个样本，目标是五个选项中的一个(例如，五种颜色中的任何一种)。作为xtrain的13个特征值存储在13个不同的列中，这是人们所期望的。其内容如下：
feat_1 feat_2 feat_3 ... feat_11 feat_12 feat_13
0 0.090826 0.923077 0.015069 ... 0.957858 0.567030 0.526956
1 0.129642 0.910377 0
浏览 3提问于2020-08-28得票数 0
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我读过“介绍数据科学。大数据，机器学习等，使用Python工具”这本书。在Chapter4中有一段关于分块矩阵计算的代码：
import dask.array as da
import bcolz as bc
import numpy as np
import dask
n = 1e4 #A
ar = bc.carray(np.arange(n).reshape(n/2,2) , dtype='float64', rootdir = 'ar.bcolz', mode = 'w') #B
y = bc.carray(np.arang
浏览 0提问于2017-07-05得票数 1
1回答
计算R中向量区间的中位数
、、、
我有以下挑战:设X是在区间1，10中均匀分布的V.A.离散的，Y是另一个V.A.每个Y的样本是由一组10个X样本的中值给出的。生成10^6个Y样本。 我使用的是R，代码如下： x <- runif(10000000,1,10)
sample <- cut(x,breaks=10)
y = median(sample)
浏览 10提问于2021-04-19得票数 1
我正在尝试合并2个CNN，然后通过自动编码器将它们取消合并，但我总是收到相同的错误消息"ValueError:新数组的总大小必须不变“，不确定我的网络出了什么问题。
我正在用致密层替换LSTM和CNN，它起作用了。
感谢您的帮助！
from keras.layers import Input, Dense, Conv1D, MaxPooling1D, UpSampling1D, Embedding, Dropout, Flatten, Concatenate, LSTM, BatchNormalization, Reshape
from keras.models import Mode
浏览 1提问于2018-10-16得票数 0
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as nm
import matplotlib.pyplot as plt
df=sns.load_dataset('fmri')
x=df[['timepoint','subject']]
y=df['signal']
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import tra
浏览 0提问于2023-05-21得票数 1
我试图使用RandomForestRegressor预测未来冠状病毒病例的数量，但当我试图执行它时，它给了我这样的错误：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-181-c9a9a8208098> in <module>()
1 test_data = np.arange(260, 367).reshape(-1, 1)
----> 2 rf_regressor_fit_future = rf_regresso
浏览 2提问于2020-09-21得票数 0
我正在编写LSTM语言模型教程。
对于语言模型，通常使用该模型在训练后(即从模型中抽取样本)从零开始生成一个新句子。
我是TensorFlow的新手，但我试着用我受过训练的模型来生成新单词，直到句子结束标记为止。
我最初的尝试是：
x = tf.zeros_like(m.input_data)
state = m.initial_state.eval()
for step in xrange(m.num_steps):
state = session.run(m.final_state,
{m.input_data: x,
浏览 3提问于2015-12-16得票数 5
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我试图计算预测的均方误差y_train_actual从我的sci学习模型与原始值salaries。
问题：--然而，对于mean_squared_error(y_train_actual, salaries)，我得到的是错误TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'。使用list(salaries)而不是salaries作为第二个参数会产生同样的错误。
使用mean_squared_error(y_train_actual, y_valid_a
浏览 1提问于2013-05-02得票数 5
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1回答
我正在编写一个模型。我创建了模型，但不幸的是，我遇到了一个错误。你可以在下面看到这个。不幸的是，错误信息对我来说没有多大意义，我也找不到任何建议来帮助我修复这个错误。我怎么才能解决这个问题？我很高兴你的建议，答案和想法。
错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-15a9c8e5145f
浏览 5提问于2020-10-20得票数 0
1回答
我计划有以下设计：
然而，我的代码似乎不起作用：
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input, Concatenate
from keras import optimizers
trainX1 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) # fake training data
trainY1 = np.array([[1],[2],[3],[4]]) # fake label
trainX2 =
浏览 2提问于2018-08-16得票数 1
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这是我绘制功率谱密度信号的代码。我需要一些帮助，因为我在python中有错误编码。
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.fft import fft, ifft
from scipy import signal
t=np.linspace(0,1,106)
Fs=1000
y=np.sin(2*math.pi*15*t) + np.sin(2*math.pi*30*t)
Y=fft(y,512)
f = np.arange(0,len(Y)-1)*(Fs-1)/len(Y)
P =
浏览 0提问于2020-05-18得票数 0
我正在尝试用我从实验中收集的度量数据创建一个简单的散点图。每天，我都会测试多个实验样本，样本数量会有所不同。我正在尝试创建一个散点图，将日期作为x值，并将当天收集的所有实验值作为y值。
到目前为止，我已经尝试了几种方法。
我将保留完整的代码，但这里有一个数据外观的示例：
XVals = ['10-Dec-18', '11-Dec-18']
YVals = [[0.88, 0.78, 0.92, 0.98, 0.91],[0.88, 0.78, 0.92, 0.98]]
由于pyplot希望x和y具有相同的维度，因此我尝试了以下建议
for xe, ye in z
浏览 0提问于2018-12-20得票数 4
我一直致力于解决二进制分类问题的scikit-learn支持向量机。我已经计算了音频文件的功能，并将其写入CSV文件。CSV文件中的每一行如下所示：
"13_10 The Long And Winding Road " "[-6.5633095666136669e-16,-1.56E-15,-3.21E-15,-2.20E-
15,-2.52E-15,-3.04E-15,-3.39E-15,-3.47E-15,-3.07E-15,-6.02E-15,-3.00E-15,-4.77E-15,-3.05E-
15,-2.13E-15,-1.57E-15,-1.87E-15,
浏览 0提问于2014-08-25得票数 26
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FFT的实际大小意味着什么？
、、、、
当使用苹果文档中的FFT示例代码时，N、log2n、n和nOver2实际上是什么意思？
N是指fft的窗口大小还是给定音频中的全部样本数，以及
如何从音频文件中计算N？
它们与音频采样率( 44.1kHz )有什么关系？
这段代码中的FFT帧大小是多少？
代码：
/* Set the size of FFT. */
log2n = N;
n = 1 << log2n;
stride = 1;
nOver2 = n / 2;
printf("1D real FFT of length log2 ( %d ) = %d\n\n", n,
浏览 3提问于2013-03-20得票数 1
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1回答
仅在某些情况下添加值
、、、
我有一个数据框架： x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20)
y <- c(2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
df <- data.frame(x, y) 现在我想更改x中的值，但当y等于2时，只更改x中所有值的10%。 set.seed(999)
df[sample(which(df$y == 2), round(0.1 * length(which(df$y == 2))
浏览 10提问于2018-12-21得票数 1
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我见过许多这种类型的SQL server脚本变量：@variable。但是，实际上，我们能否在@variable后面存储一个数组(关联的或非关联的)？
更新
这个问题被证明是的重复，它建议考虑可能使用以下内容：
SET类型和JSON类型，它们似乎只是列类型而不是@variable类型。是一个临时表，它似乎存储在使用JSON字符串<>E 219</code>(例如JSON_VALUE和JSON_LENGTH)中，完全可以在MySQL服务器脚本中使用。尽管如此，这些函数无助于派生数组并将其存储在@variable中，而只是JSON。我会接受这个变体，但是每次我们调用JSON
浏览 9提问于2022-04-18得票数 0
我正在使用Elastic Net正则化方法进行Logistic回归。我试图预测哪些变量是正相关的，哪些是负相关的。运行accuracy_score(y_true，y_pred)后出现错误，但我得到一个错误："ValueError:找到样本数量不一致的输入变量: 9076,9075“。数据帧具有18151个obs的大小。我如何修复这个错误？当我以50%的速度执行train_test_split时，会得到一个奇数号的子样本和一个偶数号的子样本吗？ X2=df.iloc[:,23:41]
y2=df["diab_inc"].values.reshape(-1,1)
X2_t
浏览 119提问于2021-11-11得票数 0
1回答
如何为ML适当地构造输入数组
、、、、
如果这个问题看起来很傻，我会提前道歉，但我想了解一个关于LSTM类型ML算法的，更具体地说，是关于输入数据是如何被重塑的。在这个问题上，我没有太多的智慧，也没有一个CS学位。
在博客关于LSTM CNN部分的一半时间里，Jason谈到：
第一步是将输入序列分割成可以由CNN模型处理的子序列。例如，我们可以首先将单变量时间序列数据分解为输入/输出样本，其中四个步骤作为输入，一个步骤作为输出。然后，每个样本可以分成两个子样本，每个子样本有两个时间步骤。CNN可以解释两个时间步骤的每个子序列，并向LSTM模型提供子序列的解释作为输入。
我们可以将其参数化，并将子序列的数量定义为n_seq，将每个子
浏览 2提问于2020-03-06得票数 1
我正在训练一个RNN，类似于tensorflow教程中的RNN，用于顺序数据。数据为batch_size、step、维度，标签为batch_size、num_classes。
由于不同样本的序列长度不同，所以我想创建批量训练--每次我获取32个样本数据时，将它们填充到最长的序列大小中，然后将它们输入rnn图进行训练。
这些数据被定义为：
data = DataGenerator(data_path, label_path)
train_data, train_label, train_seqlen, test_data, test_label = data.train_test_data(0.
浏览 2提问于2016-11-21得票数 1
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I 将索引放在低基数字段上是没有意义的。这种情况是否适用于这样的复合指数：
db.perms.createIndex({"owner": 1, "object_type": 1, "target": 1});
有这样的查询：
db.perms.find({"owner": "me", "object_type": "square"});
db.perms.find({"owner": "me", "object_type": "
浏览 1提问于2015-11-05得票数 3
我正在写一个简单的程序，在导入文本文件后输出一个基本的图形。我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Chris1\Desktop\attempt2\ex1.py", line 13, in <module>
x.append(int(xAndY[0]))
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '270.286'
我的python代码如下所示：
import matplotlib.pyplo
浏览 6提问于2013-07-19得票数 0
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我有一个包含12k个样本的数据集，每个样本都有一个标签y。如何从这12k个样本中提取所有可能的输出？(输出可以在50到60个不同的值之间变化...我不知道)。
有没有内置的函数呢？一种不同于在所有样本上使用for的方法，比如60次...我不认识你，但这种处理能力的丧失让我感到不安，并使代码变得如此丑陋。
注意:我不想要每个样本的y的列表，我只想知道我有多少y，这样我就可以设置我的学习模型的“输出数量”。
我用以下方法解决了这个问题：
notfound = 0
n_outputs = 0
for num in range(1,80):
temp = n_o
浏览 9提问于2017-07-22得票数 1
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我只是想做一个简单的最近邻分类，但我对这个错误感到困惑：
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X_train, y_train)
这会产生：
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [489, 1890]
有没有人解释一下我错过了什么？
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
我试图用自动编码器做一个深度愚蠢的攻击，但它给了我下面的错误： InvalidArgumentError Traceback (most recent call
last)
c:\users\MrUserMan\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py
in _do_call(self, fn, *args) 1333 try:
-> 1334 return fn(*args)
浏览 32提问于2019-06-16得票数 0
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