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TensorflowバックエンドとCUDAでKerasをインストールしました。ときどきオンデマンドでKerasにCPUの使用を強制したいのですが。これは、仮想環境に別のCPUのみのTensorflowをインストールすることなく実行できますか？もしそうなら？バックエンドがTheanoの場合、フラグを設定できますが、Kerasを介してアクセス可能なTensorflowフラグについては聞いたことがありません。

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Anaconda3の最新バージョンを使用しています。インストールしたばかりで、いくつかのパッケージをダウンロードしようとしています。アナコンダプロンプトを使用しています。pipを使用して（既存のパッケージのアップグレードを含む）何かをしようとすると、次のトレースバックが表示されます。 Exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\basecommand.py", line 215, in main status = self.run(options, args) File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\commands\install.py", line 335, in run wb.build(autobuilding=True) File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\wheel.py", line 749, in build self.requirement_set.prepare_files(self.finder) File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_set.py", line 380, in prepare_files ignore_dependencies=self.ignore_dependencies)) File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_set.py", line 487, in _prepare_file req_to_install, finder) File "C:\Users\csprock\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_set.py", line 428, …

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パーこの前の質問私は、バージョン2.0.1へのセレンを更新しかし、今、私は、プロファイルのファイルが下に存在する場合でも、別のエラーがあります/tmp/webdriver-py-profilecopy： ファイル「/home/sultan/Repository/Django/monitor/app/request.py」、行236、実行中 browser = Firefox（プロファイル） __init__内のファイル "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/selenium/webdriver/firefox/webdriver.py"、46行目 self.binary、timeout）、 __init__内のファイル "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/selenium/webdriver/firefox/extension_connection.py"、46行目 self.binary.launch_browser（self.profile） launch_browser内のファイル "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/selenium/webdriver/firefox/firefox_binary.py"、44行目 self._wait_until_connectable（） ファイル「/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/selenium/webdriver/firefox/firefox_binary.py」、87行目、_wait_until_connectable内 raise WebDriverException（ "プロファイルをロードできません。プロファイルディレクトリ：％s"％self.profile.path） selenium.common.exceptions.WebDriverException：プロファイルを読み込めません。プロファイルディレクトリ：/ tmp / webdriver-py-profilecopy なにが問題ですか？この問題を解決するにはどうすればよいですか？

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zipアーカイブを作成してダウンロードすることはできますが、ファイルをハードドライブに保存することはできませんか？

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私のコード： import nltk.data tokenizer = nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle') エラーメッセージ： [ec2-user@ip-172-31-31-31 sentiment]$ python mapper_local_v1.0.py Traceback (most recent call last): File "mapper_local_v1.0.py", line 16, in <module> tokenizer = nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle') File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 774, in load opened_resource = _open(resource_url) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 888, in _open return find(path_, path + ['']).open() File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 618, in …

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コマンドラインで私がすること： cat file1 file2 file3 > myfile 私がPythonでやりたいこと： import subprocess, shlex my_cmd = 'cat file1 file2 file3 > myfile' args = shlex.split(my_cmd) subprocess.call(args) # spits the output in the window i call my python program

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サンプルコードを考えてみましょう。 グラデーションが爆発する可能性があるRNN上のこのネットワークにグラデーションクリッピングを適用する方法を知りたいです。 tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) これは使用できる例ですが、どこに導入すればよいですか？RNNのデフォルトで lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0) # Split data because rnn cell needs a list of inputs for the RNN inner loop _X = tf.split(0, n_steps, _X) # n_steps tf.clip_by_value(_X, -1, 1, name=None) しかし、テンソル_Xは入力であり、何がクリップされる卒業生ではないので、これは意味がありませんか？ これに対して独自のオプティマイザを定義する必要がありますか、それともより簡単なオプションがありますか？

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dnspythonはDNSルックアップを非常にうまく実行しますが、の内容は完全に無視します/etc/hosts。 正しいことを行うPythonライブラリの呼び出しはありますか？つまりetc/hosts、最初にでチェックし、それ以外の場合はDNSルックアップのみにフォールバックしますか？

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私はまだpythonの慣習に慣れておりpylint、コードをよりpythonicにするために使用していますが、pylintが単一文字の変数名を好まないという事実に戸惑っています。私はこのようないくつかのループを持っています： for x in x_values: my_list.append(x) を実行するとpylint、取得していますInvalid name "x" for type variable (should match [a-z_][a-z0-9_]{2,30}-有効な変数名の長さは3〜31文字でなければならないことを示唆していますが、PEP8の命名規則を調べましたが、小文字の小文字については何も明示されていません。 、そして私はそれらを使用する多くの例を見ています。 PEP8に欠けているものはありますか、それともPylintに固有の標準ですか？

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パンダデータフレームがあり、ある列の値と別の列の値をプロットしたいと思います。幸い、plot私が必要としているように見えるデータフレームに関連付けられたメソッドがあります。 df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2') 残念ながら、プロットスタイル（ここではkindパラメーターの後にリストされています）にはポイントがないようです。線や棒、密度まで使用できますが、点は使用できません。この問題の解決に役立つ回避策はありますか？

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選択した列のすべての項目が文字列であるにもかかわらず、明示的に変換した後でも、Pandasがオブジェクトを持っていると教えてくれるのはなぜですか。 これは私のデータフレームです： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991 Data columns (total 7 columns): id 56992 non-null values attr1 56992 non-null values attr2 56992 non-null values attr3 56992 non-null values attr4 56992 non-null values attr5 56992 non-null values attr6 56992 non-null values dtypes: int64(2), object(5) それらの5つですdtype object。これらのオブジェクトを明示的に文字列に変換します。 for c …

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これは、Pythonの「with」ステートメントをtry-exceptブロックと組み合わせて使用​​する正しい方法ですか？： try: with open("file", "r") as f: line = f.readline() except IOError: <whatever> もしそうなら、それから物事の古い方法を考えてください： try: f = open("file", "r") line = f.readline() except IOError: <whatever> finally: f.close() ここでの「with」ステートメントの主な利点は、3行のコードを削除できることですか？この使用例では、私にとって説得力があるとは思えません（ "with"ステートメントには他の使用があることは理解していますが）。 編集：上記の2つのコードブロックの機能は同じですか？ EDIT2：最初のいくつかの回答は「with」を使用することの利点について一般的に述べていますが、それらはここではわずかな利点のようです。私たちは何年もの間、明示的にf.close（）を呼び出してきました（またはそうすべきだったはずです）。1つの利点は、ずさんなコーダーが「with」を使用することから利益を得るということです。

96 python  finally  with-statement  try-catch  except 

辞書を入力として受け取り、そのキーが入力の値となり、その値が対応する入力キーとなる辞書を返したいのですが。値は一意です。 たとえば、私の入力は次のとおりです。 a = dict() a['one']=1 a['two']=2 私の出力を次のようにしたいと思います： {1: 'one', 2: 'two'} 明確にするために、私の結果を以下と同等にしたいと思います： res = dict() res[1] = 'one' res[2] = 'two' これを達成するためのきちんとしたPython的な方法はありますか？

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パンダのデータフレームのすべての列ヘッダーを小文字にしたい 例 私が持っている場合： data = country country isocode year XRAT tcgdp 0 Canada CAN 2001 1.54876 924909.44207 1 Canada CAN 2002 1.56932 957299.91586 2 Canada CAN 2003 1.40105 1016902.00180 .... XRATをxratに変更したい： data.headers.lowercase() 私が得るように： country country isocode year xrat tcgdp 0 Canada CAN 2001 1.54876 924909.44207 1 Canada CAN 2002 1.56932 …

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文字列として渡されるtimedelta入力を必要とする関数を書いています。ユーザーは「32m」や「2h32m」、さらには「4:13」や「5hr34m56s」のようなものを入力する必要があります...このようなことをすでに実装しているライブラリまたは何かがありますか？

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