タグ付けされた質問 「python」

tensorflow.saved_model.saveSavedModel形式の関数を使用してモデルを保存した場合、このモデルで使用されているTensorflow Opsを後で取得するにはどうすればよいですか。モデルを復元できるので、これらの操作はグラフに保存されsaved_model.pbます。おそらくファイルにあると思います。このprotobuf（モデル全体ではない）をロードすると、protobufのライブラリ部分にこれらのリストが表示されますが、これはドキュメント化されておらず、現時点では実験的な機能としてタグ付けされていません。Tensorflow 1.xで作成されたモデルには、この部分はありません。 では、SavedModel形式のモデルから使用済みの操作（のようなMatchingFilesまたはWriteFile）のリストを取得するための高速で信頼性の高い方法は何でしょうか。 今は、全部をフリーズできtensorflowjs-converterます。サポートされている操作も確認します。これは現在、LSTMがモデルにある場合は機能しません。こちらを参照してください。Opsは間違いなくそこにいるので、これを行うより良い方法はありますか？ モデルの例： class FileReader(tf.Module): @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(name='filename', shape=[None], dtype=tf.string)]) def read_disk(self, file_name): input_scalar = tf.reshape(file_name, []) output = tf.io.read_file(input_scalar) return tf.stack([output], name='content') file_reader = FileReader() tf.saved_model.save(file_reader, 'file_reader') この場合、少なくとも以下を含むすべてのOpが出力で予期されます： ReadFileここで説明したように ...

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バージョン81.0.4044.113（公式ビルド）（64ビット）を使用しています。これまでは発生しておらず、コードは完全に問題なく機能していました。しかし、数日後にもう一度実行すると、このエラーが発生しました。 これらのモジュールを使用しています-> from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.common.exceptions import TimeoutException import csv import time from tkinter import * def Authorization(): time.sleep(15) username = driver.find_element_by_id("userInput") username.send_keys('username') driver.find_element_by_xpath("//*[@id='login-button']").click() time.sleep(5) password = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='passwordInput']") password.send_keys('password') submit_button = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='login-button']").click() def Extractor(): …

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Poetryを使用して、サンプルパッケージ（https://github.com/iamishalkin/cyrtd）のtar.gzおよびwhlファイルをビルドし、pipenv環境内にパッケージをインストールしようとします。tar.gzのインストールは失敗し、これはログの一部です。 $ poetry build ... $ pip install dist/cyrtd-0.1.0.tar.gz Processing c:\work2\cyrtd\dist\cyrtd-0.1.0.tar.gz Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing wheel metadata ... done Requirement already satisfied: cython<0.30.0,>=0.29.13 in c:\users\ivan.mishalkin\.virtualenvs\cyrtd-tpdvsw8x\lib\site-packages (from cyrtd==0.1.0) (0.29.15) Building wheels for collected packages: cyrtd Building wheel for cyrtd (PEP 517) ... …

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私はaltairで画像データをプロットしようとしています、特にJake VDPの本からこのリンクで顔認識の例を複製しようとしています- https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.htmlます。 誰もがaltairで画像データをプロットする運が良かったですか？

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私はEnumこのようなPython クラスを持っています： from enum import Enum class Seniority(Enum): Intern = "Intern" Junior_Engineer = "Junior Engineer" Medior_Engineer = "Medior Engineer" Senior_Engineer = "Senior Engineer" MYSQLデータベースでは、年功序列のENUM列に「Intern」、「Junior Engineer」、「Medior Engineer」、「Senior Engineer」という値があります。 問題は、エラーが発生することです。 LookupError: "Junior Engineer" is not among the defined enum values このエラーは、次のようなクエリを呼び出したときに発生しました。 UserProperty.query.filter_by(full_name='John Doe').first() seniorityUserPropertyモデルの列挙型プロパティです。 class UserProperty(db.Model): ... seniority = db.Column(db.Enum(Seniority), nullable=True) ... …

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venvPython 3.6のモジュールによって作成されたいくつかの仮想環境（数十）がディスク上にあります。今私は急いでUbuntu 19.10にアップグレードしましたが、その後、一般に認められたソースからUbuntu 3.6がまったく利用できないことに気づきました。私は自分のホームディレクトリの下に配置し、含まれているフォルダーで実行することにより、これらの仮想環境のPythonバージョンをアップグレードすることができました。bin/python3python3.7 -mvenv --upgrade 現在、python3.7 -mvenv --upgrade仮想環境でPython をアップグレードしている間、以前のバージョンのパッケージをそのlib/python3.7/site-packages下に再インストールすることはありませんvenv。私は、Pythonの3.6をインストールすることでこれを行っている可能性が推測pip freezeからの要求をINGのvenv、その後のPython 3.7にvenvをアップグレードpip install -r- INGの場合のみ、 Pythonの3.6は、私の新しいOSで使用可能なインストールがありました。 ソースからPython 3.6をインストールしたり、condaを使用したり、ランダムなPPAから3.6をインストールしたりすることなく、かなり自動化された方法で（おそらく主pip freezeに古いlib/python3.6ディレクトリを使用して）これを行う他の方法はありますか？すべての環境をまとめてアップグレードしたいので、将来、ランダムな環境で何かをする必要があるときに、Python 3.7で作業を続けることができます。

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Djangoのドキュメントを読んで、マネージャのFooようcreate_fooに定義することによって名前が付けられたモデルのカスタム作成メソッドを作成することをお勧めします。 class BookManager(models.Manager): def create_book(self, title): book = self.create(title=title) # do something with the book return book class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) objects = BookManager() book = Book.objects.create_book("Pride and Prejudice") 私の質問は、前のcreate方が基本クラスのメソッドを単にオーバーライドするよりも好ましい理由です： class BookManager(models.Manager): def create(self, title): book = self.model(title=title) # do something with the book book.save() return book class Book(models.Model): …

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次の構造を持つDataFrameを使用しています。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3], 'brand':['A','B','X','C','D','X','X','E','F','X']}) print(df) group brand 0 1 A 1 1 B 2 1 X 3 2 C 4 2 D 5 2 X 6 2 X 7 3 E 8 3 F 9 3 X 私の目標は、1つのブランドがX関連付けられているグループのみを表示することです。グループ番号2には、brand Xに等しい2つの観測値があるため、結果のDataFrameから除外する必要があります。 出力は次のようになります。 group brand 0 1 A …

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私はopenAIジムの1つのゲームにDQLモデルを実装しようとしています。しかし、それは私に次のエラーを与えています。 TypeError：lenはシンボリックテンソルに対して適切に定義されていません。（activation_3 / Identity：0） 形状情報x.shapeではなく、呼び出してくださいlen(x)。 ジム環境の作成： ENV_NAME = 'CartPole-v0' env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(123) env.seed(123) nb_actions = env.action_space.n 私のモデルは次のようになります： model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape)) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(nb_actions)) model.add(Activation('linear')) print(model.summary()) 次のように、そのモデルをkeral-rlのDQNモデルに適合させます。 policy = EpsGreedyQPolicy() memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1) dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=0.001, policy=policy) dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mse', 'mae']) dqn.fit(env, nb_steps=5000, …

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問題の概要と質問 列挙することはできても、インデックスを作成できないオブジェクト内のデータを調べようとしています。私はまだpythonの初心者ですが、これがどのようにして可能になるのかわかりません。 それを列挙できる場合、なぜ列挙と同じ方法でインデックスにアクセスできないのですか？そうでない場合、アイテムに個別にアクセスする方法はありますか？ 実際の例 import tensorflow_datasets as tfds train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, 4]) (train_data, validation_data), test_data = tfds.load( name="imdb_reviews", split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST), as_supervised=True) データセットのサブセットを選択します foo = train_data.take(5) 私ができる反復処理foo列挙して： [In] for i, x in enumerate(foo): print(i) 期待される出力を生成します： 0 1 2 3 4 しかし、それにインデックスを付けようとするfoo[0]と、次のエラーが発生します。 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-2acbea6d9862> in <module> …

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私は現在PycURLモジュールの助けを借りてマルチスレッドダウンローダーに取り組んでいます。ファイルの一部をダウンロードして、後でマージします。 パーツは複数のスレッドから個別にダウンロードされ、バイナリモードで一時ファイルに書き込まれますが、それらを単一のファイルにマージすると（正しい順序でマージされます）、チェックサムが一致しません。 これはLinux環境でのみ発生します。同じスクリプトがWindows envで問題なく動作します。 これは、ファイルをマージするコード（スクリプトの一部）です。 with open(filename,'wb') as outfile: print('Merging temp files ...') for tmpfile in self.tempfile_arr: with open(tmpfile, 'rb') as infile: shutil.copyfileobj(infile, outfile) print('Done!') 私write()もメソッドを試しました が、同じ問題が発生し、大きなファイルには大量のメモリが必要になります。 catLinuxでパーツファイルを手動で1つのファイルにしてから、ファイルのチェックサムが一致する場合、問題はpythonによるファイルのマージにあります。 編集： 問題を再現するために使用したファイルとチェックサム（sha256）は次のとおりです。 元のファイル ハッシュ：158575ed12e705a624c3134ffe3138987c64d6a7298c5a81794ccf6866efd488 スクリプトによってマージされたファイル ハッシュ：c3e5a0404da480f36d37b65053732abe6d19034f60c3004a908b88d459db7d87 catを使用して手動でファイルをマージ ハッシュ：158575ed12e705a624c3134ffe3138987c64d6a7298c5a81794ccf6866efd488 使用したコマンド： for i in /tmp/pycurl_*_{0..7}; do cat $i >> manually_merged.tar.gz; done パーツファイル -末尾に0から7までの番号が付けられています

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時系列データがあります。データを生成する date_rng = pd.date_range('2019-01-01', freq='s', periods=400) df = pd.DataFrame(np.random.lognormal(.005, .5,size=(len(date_rng), 3)), columns=['data1', 'data2', 'data3'], index= date_rng) s = df['data1'] 極大値と極小値を結ぶジグザグ線を作成します。これは|highest - lowest value|、各ジグザグ線のy軸上で、前の距離のパーセンテージ（たとえば20％）を超える必要があるという条件を満たすことです。ジグザグ線、および事前に記述された値k（1.2など） 私はこのコードを使用してローカル極値を見つけることができます： # Find peaks(max). peak_indexes = signal.argrelextrema(s.values, np.greater) peak_indexes = peak_indexes[0] # Find valleys(min). valley_indexes = signal.argrelextrema(s.values, np.less) valley_indexes = valley_indexes[0] # Merge peaks and valleys data …

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理由はわかりません。しかし、python 3.8がリリースされて以来、pycharmコンソールを実行できず、常に「接続中」の状態です。 私はpython 3.7には何の問題もありませんでした。コンソールがすぐに開かれるため。 ここで、コンソールを数回試行したことがわかりますが、1日待っていてもわかっています。コンソールには接続しません。しかし、インタープリターをpython3.8からpython3.7に変更すると、開いた新しいコンソールはすべて1秒以内にセットアップされます。 エラー： C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydevd_bundle\pydevd_resolver.py:138: SyntaxWarning: "is not" with a literal. Did you mean "!="? if found.get(name) is not 1: Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 33, in <module> from _pydev_bundle.pydev_console_utils import BaseInterpreterInterface File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_console_utils.py", line 11, in <module> from …

10 python  console  pycharm  python-3.8 

どこに質問したらいいかわからない： スパイダーでヘルプツールチップ/ポップアップ/ホバーウィンドウを開かない方法はありますか？ 4.0に更新したため、ウィンドウを切り替えてもウィンドウは閉じません。 このような何かが報告され、将来のアップデートで削除されると思いますが、今のところそれを無効にしたいです （64ビットWindows-10マシンを使用）

10 python  windows-10  spyder 

class A(object): pass class B(A): pass o = object() a = A() b = B() を変更a.__class__することはできますが、同じことはできませんo.__class__（TypeErrorエラーが発生します）。どうして？ 例えば： isinstance(a, A) # True isinstance(a, B) # False a.__class__ = B isinstance(a, A) # True isinstance(a, B) # True isinstance(o, object) # True isinstance(o, A) # False o.__class__ = A # This fails …

10 python  python-3.x