figure.append_trace(Scatter(y=total_losses,mode='lines',line=dict(color='skyblue')), 1, 1) figure.append_trace(Scatter(y=total_rewards,mode='lines',line=dict(color='orange')), 1, 2) figure['layout']['xaxis1'].update(title='epoch') figure['layout']['xaxis2'].update(title='ep...
{'x': date_split, 'y': 1.0, 'xref': 'x', 'yref': 'paper', 'showarrow': False, 'xanchor': 'right', 'text': 'train data '} ] } figure=Figure(data=data, layout=layout) iplot(figure) 这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于...
复制 importnumpyasnpimportpandasaspdimportcopyimport numpyasnpimport chainerimportchainer.functionsasFimportchainer.linksasLfrom plotlyimporttools from plotly.graph_objsimport*from plotly.offlineimportinit_notebook_mode,iplot,iplot_mpl from tqdmimporttqdm_notebookastqdminit_notebook_mode() 1. 2. 3. 4....
Cloud Studio代码运行 importnumpyasnpimportpandasaspdimportcopyimport numpyasnpimport chainerimportchainer.functionsasFimportchainer.linksasLfrom plotlyimporttools from plotly.graph_objsimport*from plotly.offlineimportinit_notebook_mode,iplot,iplot_mpl from tqdmimporttqdm_notebookastqdminit_notebook_mode() 这...
pytorch 运行时间错误：输入类型(torch.cuda.DoubleTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同看...
{'x':date_split,'y':1.0,'xref':'x','yref':'paper','showarrow':False,'xanchor':'right','text':'train data '} ] } figure=Figure(data=data,layout=layout) iplot(figure) 这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票...
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: plot_train_test(train, test, date_split) 环境
{'x': date_split, 'y': 1.0, 'xref': 'x', 'yref': 'paper', 'showarrow': False, 'xanchor': 'right', 'text': 'train data '} ] } figure=Figure(data=data, layout=layout) iplot(figure) 这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于...
这段代码定义了一个名为plot_train_test的函数,该函数使用Python绘图库Plotly创建可视化图。基于指定的日期,图表将股票数据分为训练集和测试集。输入参数包括train、test和date_split。 可视化结果如下: plot_train_test(train, test, date_split) 环境
(advantage_value, axis=1)/float(self.output_size)).reshape(-1, 1) q_value = F.concat([state_value for _ in range(self.output_size)], axis=1) + (advantage_value - F.concat([advantage_mean for _ in range(...