问题-problem1 在imort jax的时候,出现了一个报错: AttributeError: moudule 'ml_dtypes' has no attribute 'float8_e4m3b11' 解决-solution1 这个问题是由于'ml_dtypes'版本比较高导致的,对这个包降低版本到0.2.0就好了 pip install ml_dtypes==0.2.0 之后import jax就不报错了。 近期持续更新 ...
这将尝试将ml_dtypes升级到最新版本。升级完成后,再次运行pip show ml_dtypes以确认版本是否已更新。 如果已经是最新版本或升级后满足要求,检查是否与jax兼容: 在升级ml_dtypes后,确保它与jax兼容。这通常意味着jax在其依赖项中指定了与ml_dtypes的兼容版本。你可以检查jax的官方文档或setup.py文件来确认这一点。
我们需要MLOps管道中的参考或基准数据来监测模型性能。它通常是与训练数据分开来的数据（比如测试数据）。此外，我们还需要当前数据或模型未看到的数据（入站数据）。不妨使用evidently来监测数据和模型性能。由于数据漂移会影响模型性能，所以它也是需要监测的对象。复制 from evidently.report import Reportfrom evidently....
^(5.)谷歌开发了一种用于加速张量操作的张量处理单元(TPU)。 ^(6.)关于 PyTorch 数据类型(dtypes)以及相应的 CPU 和 GPU 张量实现的详细文档,请参考mng.bz/9an7。 ^(7.)设备参数对于所有 PyTorch 张量的创建操作都可用,并在此处记录:mng.bz/jj8r。 第八章:使用分布式训练进行扩展 本章内容包括: 理解分...
to_dask_dataframe(sample_size=10000, dtypes=None, on_error='null', out_of_range_datetime='null') 参数 展开表 名称说明 sample_size 必需 要读取以确定架构和类型的记录数。 dtypes 必需 一个可选的字典,它指定所需的列及其 dtype。 如果提供,则将忽略 sample_size。 on_error 必需 如何处理数...
# df.dtypes # Print the schema of `df` df.printSchema() 因为你不执行第一行代码, 所以只会返回以下结果: root |-- households: string (nullable = true) |-- housingMedianAge: string (nullable = true) |-- latitude: string (nullable = true) ...
pipe = Pipeline([ ('dtypes',dtypes), ('imputer',imputer), ('new_levels1',new_levels1), # specifically used for ordinal, so that if a new level comes in a feature that was marked ordinal can be handled ('ordinal',ordinal), ('cardinality',cardinality), ('znz',znz), ('club_R_L...
iv+=(good_rate-bad_rate)*math.log(good_rate/bad_rate,2)returnivifkeep_cols is None:keep_cols=sorted(list(feature.columns))col_types=feature[keep_cols].dtypes categorical_feature=list(col_types[col_types=='object'].index)numerical_feature=list(col_types[col_types!='object'].index)iv_se...
要安装完整版本的PyCaret,您应该运行以下命令。 复制 pip install pycaret[full] 1. 一旦安装了PyCaret,请停用虚拟环境,然后使用以下命令将其添加到Jupyter。 复制 conda deactivatepython -m ipykernel install --user --name pycaret_env --display-name "pycaret_env" ...
val categoricalCols = trainDF.dtypes.filter(_._2 == "StringType").map(_._1) val indexOutputCols = categoricalCols.map(_ + "Index") val oheOutputCols = categoricalCols.map(_ + "OHE") val stringIndexer = new StringIndexer() .setInputCols(categoricalCols) ...