x_train是训练集,它的第一个维度(索引0)是样本数目,是我们不需要的。在这里我们要输入的是单个样本的大小,因而要用切片x_train.shape[1:] 0 回复 相似问题6-7,i=x-1; i <= x+1, j = y-1; j <=y+1这是啥意思啊 671 0 3 KNN算法 1014 0 3 老师所以k=6的意义是什么呢 1458 1 5...
LSTM的数据有三个维度，这里1和2代表的是第二个和第三个维度
小的x 是一个向量。这个向量中包含有多少元素,就是这个向量的 shape[0]。实际上,由于 x 是向量,所以是一维的,跟没有 shape[1]。 这句话的意思就是,大的 X (大写字母是矩阵) 的列数,应该和小的 x(小写字母是向量)的元素个数相同。 课程中大小写字母都是严格使用这种定义规定的。通过看变量名称,就能区...
1 >>> A = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) 2 >>> A.shape 3 (2, 3) 4 >>> B = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]) 5 >>> B.shape 6 (3, 2) 7 >>> np.dot(A, B) 8 array([[22, 28], 9 [49, 64]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.2 × 3 的...
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) 第二步 创建长短期记忆神经网络 model = Sequential() #模型为3层,前两层五十个神经元,最后一层为输出层,仅一个神经元 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1))) ...
1回答 numpy中的X[:,i]是什么意思? 、 我在Python中有这个子代码,我不能理解它是什么或它能做什么,特别是下面这句话:子码为:X= np.asarray(train_dict['X']) for i in range(X.shape[3]): X_train.append(X[:,:,:,< 浏览5提问于2017-07-18得票数 6 回答已采纳 ...
initializer = tf.constant_initializer(value=1) var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer) ---ValueError: Variable var1 alreadyexists, disallowed. Did you meantosetreuse=TrueinVarScope? 【结论】: 果然出错了!“Variable var1 already exists, disa...
X_train.reshape(X_train.shape[0], -1), 表示:只保留第一维,其余的纬度,不管多少纬度,重新排列为一维。用-1是偷懒的做法,等同于 28*28。 reshape后的数据是:共60000行,每一行是784个数据点(feature) 另外还有一种是图像的大小有所变化的情况
a今天做的是一次性的模型,你如果洗头发,现在的形状就没有了 Today does is the disposable model, if you wash the hair, the present shape did not have[translate] aoils of these herbs are active parts of the medicine. Yin et al. correlated GC peak areas of Jia-Wei-Si-Miao pills to their...