Keras: 基于 Python 的深度学习库
要在不同的输入上共享同一个层,只需实例化该层一次,然后根据需要传入你想要的输入 即可: # 这一层可以输入一个矩阵,并返回一个 64 维的向量 shared_lstm = LSTM(64) # 当我们重用相同的图层实例多次,图层的权重也会被重用 (它其实就是同一层) encoded_a = shared_lstm(tweet_a) encoded_b = shared_lstm(tweet_b) # 然后再连接两个向量: 让我们暂停一会,看看如何读取共享层的输出或输出尺寸。 3.2.6 层「节点」的概念 每当你在某个输入上调用一个层时,都将创建一个新的张量(层的输出),并且为该层添加 一个「节点」,将输入张量连接到输出张量。当多次调用同一个图层时,该图层将拥有多个节点 索引 (0, 1, 2…)。 在之前版本的 Keras 中,可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量,或者通 过 layer.output_shape set_weights(weights): 从含有 Numpy 矩阵的列表中设置层的权重(与 get_weights 的输出形状相同)。 • layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置: layer = Dense(32) config = layer.get_config() reconstructed_layer = Dense.from_config(config)0 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3Django 官方教程翻译项目
而不是自己捕获 ObjectDoesNotExist 异常呢?或者,为什么模型 API 不 直接抛出 Http404 而是抛出 ObjectDoesNotExist 呢? 因为这样做会增加模型层和视图层的耦合度。指导 Django 设计的最重要的思想之一就是要保证松散耦合。一些受控的耦合将会被包 含在 django.shortcuts 模块中。 也有 get_list_of_404() 函数,工作原理和 在我们的第一个测试中,我们关注代码的内部行为。我们通过假装有用户使用浏览器访问被测试的应 用来检查代码行为是否符合预期。 在我们动手之前,先看看需要用到的工具们。 Django 提供了一个供测试使用的 Client 来模拟用户和视图层代码的交互。我们能在 tests.py 甚至是 shell 中使用它。 我们依照惯例从 shell 开始,首先我们要做一些在 tests.py 里并不需要的准备工作。第一步是 在 shell 中配置测试环境:0 码力 | 103 页 | 1.86 MB | 1 年前3Zabbix 6.0 Manual
瓦片提供商。 参数 说明 磁贴提供者 选择可用磁贴服务提供者之一或选择其他以添加另一个磁贴提供者或自托 管磁贴(请参阅使用自定义磁贴服务提供者)。 Tile URL 用于在地图上加载和显示切片图层的 URL 模板。仅当 Tile provider 设置 为 Other 时,此字段才可编辑。 支持以下占位符: {s} 表示可用子域之一; {z } 表示 URL 中的缩放级别参数; {x}0 码力 | 1741 页 | 22.78 MB | 1 年前3
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