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我正在將項目從Keras 1.x遷移到2.x. 在代碼中，在1.x中正常運行的keras.backend.conv2d操作現在在2.x中崩潰。 convs = K.conv2d(a, b, padding='valid', data_format='channels_first') 輸入張量形狀a和b均爲(1024, 4, 1, 1)和輸出張量形狀1.x中是(1024, 1024, 1, 1)

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以用戶身份從Visual Studios進行調試，以管理員身份運行

我必須以管理員身份運行Visual Studios 2008，以編譯我正在處理的舊代碼。但是，發現一個問題，即在沒有管理員權限的情況下運行應用程序時偶爾會導致發生錯誤。我想知道在管理員下運行Visual Studio時是否有一種使用用戶權限調試程序的方法？這將允許我追蹤並修復錯誤。謝謝。

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laravel 4的安裝初學者包只顯示主頁

小時，我試圖找出這個問題沒有任何結果。我下載並按照本指南安裝laravel的StarterPack。一切看起來都很順利。當我去看應用程序：http://localhost/laravel/public正確地出來主頁，但另一個鏈接 - 路線不起作用。任何建議找出這個問題？

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在TensorFlow中如何將一個值單獨分配給變量和計算圖？

我有我想在TensorFlow重現以下簡單Theano代碼： import theano as th import theano.tensor as T import numpy as np x = T.vector() c = th.shared(np.array([1.0, 2.0])) y1 = x + c c.set_value(np.array([10.0, 20.0]))

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Keras中的自定義丟失函數的問題

我在添加對binary_crossentropy的懲罰時遇到了問題。當預定義的錯誤組的平均值違反某個閾值時，這個想法是懲罰損失函數。以下是幫助函數，它用掩碼錶示組和已計算的crossentropy。它會簡單地返回違反某個閾值的次數來懲罰調用它的實際損失函數。 def penalty(groups_mask, binary_crossentropy): errors = binary_c

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重新安裝anaconda後，我無法安裝theano

重新安裝anaconda後，我使用此命令行得到此信息。這是爲什麼？ pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git (C:\Users\AM\Anaconda3) C:\Users\AM\Documents>pip install --upgrade --no- deps git+git://git

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如何讓GXT小部件可編輯/可點擊？

我試圖製作我的第一個GXT分頁網格。所以不要嚴格:-)我根據官方網站上的例子渲染我的網格。但工具欄中的按鈕不起作用。當我嘗試點擊Next btn或Refresh或其他什麼都不會發生。它甚至不顯示ALT信息或突出顯示按鈕。我試圖用click（）命令在控制檯中單擊此按鈕，但它沒有任何反應。我想我需要包括一些js到html頁面。現在我有這樣的CSS： <link rel="stylesheet" typ

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Keras二進制分類壓扁輸出爲零/一個

我有一個前饋DNN模型，有幾個圖層來執行二進制分類。輸出層是1 sigmoid單位和損失函數binary_crossentropy。作爲預測，我期望一個帶有零/一個的矢量。爲此，我圍繞預測並對他們進行打擊。然後我使用sklearn分數函數來計算（f1score，rocauc，precision，recall，mcc）。問題是我得到的預測向量與我假裝的單熱編碼不匹配。儘管如果我使用一個mse損失函數

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在Theano/Keras中將輸出類聚合爲一個類別

我正在使用MNIST數據集構建用於手寫數字識別的ConvNet。我的代碼是使用Theano後端在Keras中編寫的。我想訓練我的ConvNet，因此它可以識別類的一個子集（例如，僅數字'1'和'2'）並輸出任何其他類作爲通用'未知'類。我知道這可以在Theano上完成，因爲它在"Distributed Neural Networks for Internet of Things: The Big

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是否可以將tensorflow代碼轉換爲theano代碼？

我有一個使用tensorflow函數的函數。我需要Theano的這個功能，因爲在平臺上我想使用這個代碼只有Theano安裝而不是tensorflow。我主要和Keras一起工作，所以tensorflow對我來說很神祕。功能如下： class WeightedBinaryCrossEntropy(object): def __init__(self, pos_ratio):