我开始使用Prometheus来获取我创建的一项服务的趋势数据。我正在尝试使用Python客户端库,但不清楚如何使用它。
基于“入门”文档,有一个指向要监视的应用程序的prometheus.yml文件,Python库以这段代码为例。
from prometheus_client import start_http_server, Summary
import random
import time
# Create a metric to track time spent and requests made.
REQUEST_TIME = Summary('request_proces
我正在研究tensorflow.keras中的一个不平衡的分类问题。我决定按照this answer on cross validated的建议计算“几何平均分”。我在一个名为imbalanced-learn的包中发现了一个implementation of it,并意识到它不能用作tensorflow.keras.Model.compile(metrics=[])中的指标之一;而且由于我还希望在每次调用时都向它传递一个参数,所以我决定自己实现一个自定义指标并使用它。但是我在测试过程中遇到了一个错误,那就是: AttributeError: 'GeometricMeanScore
出于某种原因,我的代码在influxdb数据库中创建了一个名为">“的序列。我需要删除此系列。
> show series
key
---
>,Test_Prog=python,User=unknown
Bazooka,Test_Name=helloworld,Test_Prog=C,User=unknown
我试过了
> drop series from ">"
>
> drop series from "\>"
ERR: error parsing query: found \>, expecte
我一直在尝试使用HuggingFace nlp库的GLUE度量来检查一个给定的句子是否是一个符合语法的英语句子。但是我收到了一个错误,并且无法继续。 到目前为止我已经尝试过的东西; 参考和预测是两个文本句子 !pip install transformers from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased') reference="Security has been beefed across the country
我正在尝试联合一个有多个输出的keras模型。有两个单独的密集层,它们执行二分类和多类分类。当我试图从model_fn()构建我的联邦平均流程tff.learning.build_federated_averaging_process时,我得到了以下ValueError。以下是代码片段和错误信息。我无法理解哪里出了问题,以及如何解决它。
ValueError: in user code:
/home/usr/Envs/tf-fed/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_federated/python/learning/framework/optimi
在使用这段代码时,我从某个教程中得到了一个错误,即模型没有配置成计算精度,而且我应该通过精度,奇怪的是,我已经在传递度量=“精度”。
我搜索了很多,我看到的所有密码都很好,除了我的密码。
评价人工神经网络
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from tensorflow.python.keras.models import Sequential #Used to initialize the NN
from ten