scaler = MinMaxScaler() scaler = scaler.fit(train) train_scaler_tsdataset = scaler.transform(train) test_scaler_tsdataset = scaler.transform(test) 基于StandardScaler的数据归一化 scaler = StandardScaler() scaler = scaler.fit(train) train_scaler_tsdataset = scaler.transform(train) test_scaler_tsdat...
很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。
my_minmax_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()my_minmax_scaler.fit(X[:,:3])my_minmax_scaler.transform(X[:,:3]).max(axis=0)array([1.,1.,1.]) It's very simple to change the minimum and maximum values of the MinMaxScaler class from its default of 0 and 1 , respectively: 从它默认的0...
我使用sklearn的StandardScaler()来规范我的数据,所以我只想将mean_和var_属性从scaler保存到model,保存模型,并且当我重新加载模型时可以访问这些属性。目前,当我重新加载模型时,我添加的属性并不存在。正确的做法是什么?代码: # Normalize data scaler = StandardScaler() scaler.fit(X_train) ... # Create model...