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我正在尝试将NLTK中使用的dict类型特性与每个实例的SKLEARN tfidf特性结合起来。self.classifier = SklearnClassifier(LogisticRegressionCV())此tfidf在所有实例上进行训练self.classifier.train(feature_sets)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/nlt
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
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Tensorflow量化感知训练
、、、、
我想量化一个DenseNet模型。我使用的是Tensorflow 2.4。quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(model) 但我得到了以下信息： 'tensorflow.python.keras.layers.normalization_v2BatchNormalization'>：不支持Layer conv2_block1__bn:quantize_annotate_layer接口传递一个tfmot.quan
浏览 45提问于2021-01-08得票数 0
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它似乎“向量化”了函数，这意味着它传递的不是实际的索引，而是一个索引的numpy数组： return float(round(A * math.sin((2 * piscalars
(如果我们使用调试器检查i，那么它就是一个numpy.array实例。)这里的重点与sin无关:我希望能够像这样编写任意的python函数(无论是否存在numpy矢量化版本)，并且能够在紧凑的C循环(而不是绕道的python循环)中运行它们，而不必担心整数环绕。numpy不支持对数组中的每个项
浏览 0提问于2015-05-30得票数 0
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矢量化八度
、、、
我正在努力在Octave中进行一些基本的矢量化操作。 假设我实例化了一个10*10的矩阵A，我还实例化了一个向量x。x = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10] 我希望使用向量化操作，而不是使用for循环来填充空向量e. e = zeros(10,1)。for i = 1:10 v(i) = v(i) + A(i, j) * x(j);end 我已经研究了八度文档第19章关于向量化的内容，我相信唯一的答案是但我不确定是否存在其他
浏览 4提问于2020-04-24得票数 0
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我正从python迁移到C，希望更快地实现，并尝试学习C中的矢量化，相当于python矢量化。例如，假设我们有二进制数组Input_Binary_Array，如果我想要将索引的每个元素(例如，i )乘以2**i，然后在python向量化中，将所有非零的求和进行如下操作：1.常数(标量)元素加法，减法，除法两个给定的相同大小的数
浏览 3提问于2022-07-13得票数 1
我训练了一个scikit learn的TfidfVectorizer实例，并希望将其持久化到磁盘上。/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1314, in transform_tfidf.transform(X, copy=False)
File "/Library/Frameworks/P
浏览 1提问于2015-12-07得票数 1
我正在测试两个具有相同架构的CNN(我正在用Windows操作系统在我的笔记本上测试它们)：
第一个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT量化)。第二个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重和激活，对进行量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT +进行量化，给出一个有代表性的数据集实际上
浏览 2提问于2021-02-04得票数 0
如何将量化的元素放入构建的内容中？我看到它被包含在获取的依赖项中，但我没有看到量化的元素实际被构建。在交叉编译的目标上使用量化网络加载示例网络，并使用python在主机上转换为量化网络(并优化反量化/量化操作)，然后将其保存下来以供目标上的基准测试使用的过程？
浏览 1提问于2016-07-06得票数 0
在Python3.7中运行"tensorflowjs_converter“时。它报告了错误：
TypeError: JSON内容被要求是一个dict，但是找到了类‘’list‘。，文件"C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts\tensorflowjs_converter.exe__main__.py"，第7行，文件"C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python<
浏览 4提问于2019-12-05得票数 0
例如，在Julia语言中，函数可以很容易地向量化如下所示 return 2*π * rPython函数中是否有类似的矢量化技术？
浏览 11提问于2022-04-19得票数 0
量化意识的培训在坦索弗洛允许我量化使用不同的量化配置的个人水平使用tensorflow_model_optimization.quantization.keras.quantize_annotate_layer在Tensorflow的训练后量化文档中，下面是一个将模型量化为float16的示例。converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]然而，我相信这量化
浏览 16提问于2022-10-13得票数 0
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我已经创建了量化的值，如下所示： 并且希望基于该集合对矢量进行量化。例如，给定向量 将被转移到 ..。 请指导我使用python/numpy/pytorch的最快方法。非常感谢！
浏览 45提问于2021-03-02得票数 -1
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我一直在将一些代码从matlab移植到python。在matlab中，这可以使用选项有效地实现。speye(lengthOfArgument));matlab中的矢量化将速度提高了大约100倍，我希望在python中也能达到类似的效果。所以我问:在python中找到矢量化函数的根的最好方法是什么？
浏览 0提问于2014-06-19得票数 2
我可以用使用矢量化的python来编写自己的数据结构吗？我如何从矢量化的通用库中调用方法，或者使用基本函数来实现这一点？在Python中没有方法不依赖于Fortran/C，因此依赖SciPy/NumPy/Pandas和类似的librairies吗？我不明白为什么Python本身不能像C那样管理数组？我想知道如何在python中编写这样的向量化操作(对于我的启发，不需要使用numpy )。就像在一个系列或帧上应用一轮，按元素进行测试，测试<e
浏览 0提问于2017-12-13得票数 -2
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我没有一个具体的想法，它应该是什么样子，但我的逻辑是：使用全局/静态函数/变量，DI与类的直接实例化，在它们使用的地方，有类似于“可测试性指数”的东西吗？如何量化/度量应用程序的可测试性？
浏览 0提问于2017-04-24得票数 -2
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在用Python 3编写的工程中的数值方法中，作者: Jaan Kiusalaas，第25页，作者用两种方式解决了求和表达式：作者指出，“矢量化算法执行速度快得多，但使用的内存更多。”有谁能解释一下向量化算法是什么意思?为什么矢量化算法执行得更快，却使用更多内存？
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
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我正在使用Python3.8。我试图停止使用循环，而是使用矢量化来加速我的代码。我不太清楚如何用前面步骤的结果来向量化一个方程。我知道如何进行基本的矢量化，比如更改如下： j=i*2i=range(5)但是，我如何将使用前一步的索引转换成向量化的方程呢？
浏览 0提问于2020-11-13得票数 0
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. / ndef np_pi(n): y = np.random.random(n)return sum (x*x + y*y <= 1) * 4. / nimport random as rd
x(x*x + y*y <= 1)
s = sum([dart_board() for _ in range(
浏览 1提问于2015-01-30得票数 3
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我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是，我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点，我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。稍后，我调用quantize_apply来执行这个量化。error
File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow_model_optimization/python&#
浏览 10提问于2022-04-20得票数 2
我想使用Python图像将24位图像量化为16位颜色深度。不幸的是，256是im.convert()将量化到的最大颜色数(仅限8位)。谢谢
浏览 5提问于2010-12-03得票数 4
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