embedding

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    我想在C++控制檯應用程序vs2015中嵌入python代碼。我遵循教程https://docs.python.org/3/extending/embedding.html,第一個示例,5.1非常高級嵌入。但是當我建立時(在發佈模式下)它顯示一個錯誤:無法解析的外部符號___imp__py_initialize。 我猜錯誤發生原因我不包括一些.lib或.obj文件,所以我包含python.h和py

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    我有一些不同的結構像Big與Small嵌入在偏移0 如何訪問Small的結構域從代碼,不知道Big類型什麼,但是已知Small在偏移量0? type Small struct { val int } type Big struct { Small bigval int } var v interface{} = Big{} // here i only

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    假設我的數據有25個特徵。在Keras中,我可以輕鬆地爲每個輸入特徵實現一個Embedding圖層,並將它們合併到一起以供給後面的圖層。 我看到tf.nn.embedding_lookup接受一個id參數,它可能只是一個普通整數或一個整數數組([1,2,3,..])。然而,特徵輸入往往形狀 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, in_feature_num])

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    我在着陸頁上使用Formlets中的嵌入腳本。 它基本上是一個按鈕,觸發與'電子郵件地址'形式彈出。 Formlets腳本/代碼插入我的HTML代碼中: <section class="description"> <script type="text/javascript" src="http://www.formlets.com/public/assets/scripts/built/

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    有沒有辦法在網頁上嵌入一個可填寫的pdf表單,以便查看者能夠使用Adobe提交功能填寫和發送?而不必通過點擊或下載PDF實際 感謝

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    的尺寸我有兩條線之間的固定角度的草圖。我還有一個與草圖分區相關的尺寸(來自草稿)。我需要更改草圖上的角度並獲取尺寸的實際值。我還需要從外部Python模塊做(嵌入) 的代碼是: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import numpy as np FREECADPATH = r'/usr/lib/fre

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    我有以下問題: 我想用LSTM網絡文本分類。爲了加速培訓並使代碼更清晰,我想沿着keras.Tokenizer使用Embedding圖層來訓練我的模型。 一旦我訓練了我的模型 - 我想計算輸出w.r.t的顯着圖。輸入。爲此,我決定用TimeDistributedDense替換Embedding圖層。 你有什麼想法做到這一點的最佳方法。對於一個簡單的模型,我可以簡單地重建具有已知權重的模型 - 但我

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    我下面的coursera神經網絡類,我想通過使用python + keras而不是八度的分配。 我想預測給出前三個的第四個詞。我的輸入文件總共有250個單詞。 該模型應該有一個嵌入層,將每個單詞映射到50-d向量空間,一個隱藏層,200個具有S形激活函數的神經元和一個250單元的輸出層,可以使第四個單詞的概率相等通過softmax激活對我的詞彙量。 我有尺寸問題。這裏是我的代碼: from ker

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    我正在通過tensorflow教程tensorflow。我想找到下面這行的描述: tf.contrib.layers.embedding_column 我不知道如果它使用word2vec或其他任何東西,或者也許我完全錯誤的方向在想。我試圖點擊GibHub,但什麼都沒找到。我猜在GitHub上看起來並不容易,因爲python可能會引用一些C++庫。有人能指出我的方向嗎?

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    如果我有一個數據矩陣X,其中我想學的歧管嵌入: from sklearn.manifold import MDS mds = MDS() embedding = mds.fit_transform(X) 我可以拿回原始數據X的2D嵌入/編碼在變量embedding。 有沒有辦法將給定的2D點「解碼」/解嵌入到原始數據維度?