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成功解决AttributeError: module 'tensorflow.compat' has no attribute 'v1' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 AttributeError: module 'tensorflow.compat' has no attribute 'v1' 解决思路 属性错误:模块'tensorflow.compat'没有属性'v1' 来源： CSDN 作者： 一个处女座的程序猿 链接： https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/104000037

点击上方“ AI有道 ”，选择“置顶”公众号 重磅干货，第一时间送达 作者： Yingxiang Chen & Zihan Yang 编辑：红色石头 特征工程在机器学习中的重要性不言而喻，恰当的特征工程能显著提升机器学习模型性能。 我们在 Github 上整理编写了一份系统的特征工程教程，供大家参考学习。 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook 本文将探讨数据预处理部分： 介绍了如何利用 scikit-learn 处理静态的连续变量，利用 Category Encoders 处理静态的类别变量以及利用 Featuretools 处理常见的时间序列变量。 目录 特征工程的数据预处理我们将分为三大部分来介绍： 静态连续变量 静态类别变量 时间序列变量 本文将介绍 1.1 静态连续变量的数据预处理。下面将结合 Jupyter，使用 sklearn，进行详解。 1.1 静态连续变量 1.1.1 离散化 离散化连续变量可以使模型更加稳健。例如，当预测客户的购买行为时，一个已有 30 次购买行为的客户可能与一个已有 32 次购买行为的客户具有非常相似的行为。有时特征中的过精度可能是噪声，这就是为什么在 LightGBM 中，模型采用直方图算法来防止过拟合。离散连续变量有两种方法。 1.1.1.1

原版：http://www.codeproject.com/Articles/570638/Ten-Cplusplus-Features-Every-Cplusplus-Developer 译版：http://blogs.ejb.cc/archives/7190/top-10-new-features-you-should-know-about-c-11 This article discusses a series of features new to C++11 that all developers should learn and use. There are lots of new additions to the language and the standard library, and this article barely scratches the surface. However, I believe some of these new features should become routine for all C++ developers. You could probably find many similar articles evangelizing different C++11 features. This is my attempt to

动词过去式 常规 do - did - done be/am/is/are - was/were - been will - would can - could shall - should may - might have（has）— had—had 日常 看 look - looked - looked see - saw - seen find - found - found 听 hear - heard - heard 说 say - said - said tell - told - told talk - talked - talked 其他动作 think—thought—thought buy— bought—bought pay—paid—paid feel—felt— felt make—made—made understand—understood—understood give—gave—given choose—chose—chosen write—wrote—written come—came—come run— ran—run go - went - went know - knew - known get - got - gotten 来源： https://www.cnblogs.com/vhyc/p/12286970.html

前面在mnist中使用了三个非线性层来增加模型复杂度，并通过最小化损失函数来更新参数，下面实用最底层的方式即张量进行前向传播（暂不采用层的概念）。 主要注意点如下： 　　· 进行梯度运算时，tensorflow只对tf.Variable类型的变量进行记录，而不对tf.Tensor或者其他类型的变量记录 　　· 进行梯度更新时，如果采用赋值方法更新即w1=w1+x的形式，那么所得的w1是tf.Tensor类型的变量，所以要采用原地更新的方式即assign_sub函数，或者再次使用tf.Variable包起来（不推荐） 代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' # x:[60k,28,28] # y:[60k] (x,y),_=datasets.mnist.load_data() x = tf.convert_to_tensor(x,dtype=tf.float32)/255.0 y = tf.convert_to_tensor(y,dtype=tf.int32) print(x.shape,y.shape,x.dtype,y.dtype)

1 Α α alpha a:lf 阿尔法 角度；系数 2 Β β beta bet 贝塔 磁通系数；角度；系数 3 Γ γ gamma ga:m 伽马 电导系数（小写） 4 Δ δ delta delt 德尔塔 变动；密度；屈光度 5 Ε ε epsilon ep`silon 伊普西龙 对数之基数 6 Ζ ζ zeta zat 截塔 系数；方位角；阻抗；相对粘度；原子序数 7 Η η eta eit 艾塔 磁滞系数；效率（小写） 8 Θ θ thet θit 西塔 温度；相位角 9 Ι ι iot aiot 约塔 微小，一点儿 10 Κ κ kappa kap 卡帕 介质常数 11 ∧ λ lambda lambd 兰布达 波长（小写）；体积 12 Μ μ mu mju 缪 磁导系数；微（千分之一）；放大因数（小写） 13 Ν ν nu nju 纽 磁阻系数 14 Ξ ξ xi ksi 克西 15 Ο ο omicron omik`ron 奥密克戎 16 ∏ π pi pai 派 圆周率=圆周÷直径=3.1416 17 Ρ ρ rho rou 肉 电阻系数（小写） 18 ∑ σ sigma `sigma 西格马 总和（大写），表面密度；跨导（小写） 19 Τ τ tau tau 套 时间常数 20 Υ υ upsilon jup`silon 宇普西龙 位移 21 Φ φ phi

当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况，如下： --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-24005895b065> in <module> 2 import h5py 3 import matplotlib.pyplot as plt ----> 4 import tensorflow as tf 5 from tensorflow.python.framework import ops 6 import tf_utils ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' 首先我的jupyter notebook是在本地设置的python3的环境deeplearning下运行的： userdeMacBook-Pro:~ user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:~ user$ jupyter notebook

Description： Love you Ten thousand years------Earth’s rotation is a day that is the representative of a day I love you. True love, there is no limit and no defects. Earth’s revolution once a year, it is on behalf of my love you more than a year. Permanent horizon, and my heart will never change …… We say that integer x , 0 < x < n , x, 0 < x < n, x , 0 < x < n , ( n n n is a odd prime number) is a LovePoint-based-on n if and only if the set ( x i m o d n ) ∣ 1 < = i < = n − 1 { (x i mod n) | 1 <= i <= n-1 } ( x i m o d n ) ∣ 1 < = i < = n − 1 is equal to 1 , . . . , n − 1 { 1, ..., n-1 } 1 , .

1.获取字符串的去重后列表 2.构造全为0的数组(DataFrame)， columns为字符串的列表 3.给全为0的数组赋值 第一步 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': range(7), 'b': range(7, 0, -1), 'c': ['one,two,three', 'one,two', 'two,four', 'two,five,four,six', 'seven,eight,one', 'nine,ten,six,four', 'ten,six,two,seven'], 'd': list('hjklmno')}) # print(df) print('=' * 40) print(df['c']) """ 0 one,two,three 1 one,two 2 two,four 3 two,five,four,six 4 seven,eight,one 5 nine,ten,six,four 6 ten,six,two,seven Name: c, dtype: object """ a = df['c'].str.split(',') print(a) """ 0 [one, two, three] 1 [one, two] 2 [two, four] 3 [two,

CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？ 所有的初始化方法都定义在 tensorflow/python/ops/init_ops.py 1、 tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()， 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones() 例：在卷积层中，将偏置项b初始化为0，则有多种写法： conv1 = tf . layers . conv2d ( batch_images , filters = 64 , kernel_size = 7 , strides = 2 , activation = tf . nn . relu , kernel_initializer = tf . TruncatedNormal ( stddev = 0.01 ) bias_initializer = tf . Constant ( 0 ), ) 或者： bias