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RSS订阅原创 学习keras问题之二：Invalid reduction dimension 2 for input with 2 dimensions.
今天又遇到学习keras的一个坑，ValueError: Invalid reduction dimension 2 for input with 2 dimensions. for 'model_3/sequential_2/lstm_4/Sum' (op: 'Sum') with input shapes: [?,100], [2] and with computed input tensors: input[1] = <1 2>.翻译过来的意思大致是：输入数据的维度与模型的输入维度
2020-12-23 16:32:13
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原创 could not broadcast input array from shape (32,231,429) into shape (32,231)
近期在处理mat文件的数据时出现了ValueError: could not broadcast input array from shape (32,231,429) into shape (32,231)的问题。网上搜索了一下，很多人都遇到过这个问题，但是出现这个问题的情况都不太一样，我是在reshape的时候提示我，输入的维度和系统内的维度不一致。问题描述：将多个.mat文件内的数组合并成一个数组。代码大致是这样的。for i in range(1,subject): data =
2020-07-29 16:41:16
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原创 学习keras问题之一：Layer was called with an input that is not a symbolic tensor
最近在使用keras搭建模型的时候出现了这个问题：ValueError: Layer model_3 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'numpy.ndarray'>. Full input:（后边是一个输出的数组，不方便展示了）将问题定位到代码的136行。这是一个模型引用的位置。出现这个问题的具体原因没有仔细查。但是在这个模型名字的后边加上predict就可以了。
2020-05-23 19:38:36
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原创 写一个自己的batch函数
学术渣滓在自己改代码的时候遇到了一个大问题。从github上下载下来的代码用的训练集大多数都是minst集。如果想用这个代码训练自己的数据，就需要自己动动手改代码。一切进行的都很顺利，把所有有minst集的地方都改成自己的数据集就可以了。最后我发现了一个大问题，我的batch需要自己写。本来想着抄minst的作业，查了一下参考的minst集是怎么做的，这个居然是TensorFlow自己写好的。自己...
2020-04-13 18:31:11
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原创 问题：numpy.AxisError: axis 3 is out of bounds for array of dimension 3
现在就是一改代码必出错的阶段。越写越错。今天这个错误挺可笑的，但是找到了原因，觉得需要记录一下啦。我的程序需要一个四维的输入，但是我的数据是三维的怎么办呢？百度一下，发现numpy里有一个函数是可以改变数组的维度的，好神奇哦。哈哈哈哈expand_dims()！！！就是这个神奇的函数！！大佬讲解的连接放这边哦：https://blog.csdn.net/weixin_41322458...
2020-04-09 20:22:10
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原创 连接远程服务器具体步骤
疫情在家宅家的我，逼不得已开始使用学校的服务器跑程序了。毕竟作为新时代的大学生，要积极响应学校停课不停学的号召。总体来说就是，假可以放，但是毕业不延期。使用学校服务器的步骤还是很繁琐的，记性差的就需要一个手册了。这个版本是脑残版，就是有脑子你就会的那个版本，适合我。省的天天百度自己到底下一步要敲什么，另外，linux命令那么长也不是谁都能记住的。首先，你需要有xftp和xshell...
2020-04-08 10:53:37
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原创 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'TF_NewStatus'
在使用keras的时候，可能会应为多次调试程序，在程序运行成功后出现AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'TF_NewStatus'的错误。原因大概是因为在调试过程中，会话在内存中已经有保存了吧，然后再次运行程序时会出现这样的错误。这仅是我个人的理解。具体原因，菜鸟搞不懂。解决方案：调用keras里的backend：...
2020-04-07 11:11:50
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原创 离散数学笔记（一）-命题逻辑
命题:具有确定真值的陈述句【一个命题总是具有一个“值”，称为真值（True或False）】1.原子命题：不能再进一步分解的陈述句2.复合命题：由联结词、标点符号和原子命题复合构成的命题3.命题常量：表示确定的命题的命题标识符4.命题变元：只表示任意命题的位置标志的命题标识符【不能确定真值】当命题变元 ╭P用一个特定的命题取代是，P确定真值→对P的指派 ╰表示原子命...
2018-05-14 12:26:54
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空空如也
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