com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException

最新推荐文章于 2025-01-12 22:26:42 发布
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分类专栏： java
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Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Can not deserialize instance of com.sn.cloud.bill.srvbill.vo.GenOrderParam out of START_ARRAY token

问题:说无法序列化你的这个包下面的实体 就是当你的前台传递过来的1个id这是没问题实体可以接收 ,当你进行多选操作的时候就出出现上述问题

解决:找你你前台对应的接口访问的是那个方法看看你的操作是多选还是单选如果是单选@requestBoby 用一个对象接收是没问题 ,如果是多选操作此时你应看看你对应的方法是一个实体还是一个集合 如果是一个实体就改成一个集合

tf.Keras (tf-1.15)使用记录2-基于tf.keras.layers创建层
普通攻击往后拉的博客
02-01 723
注意需要继承tf.keras.layers.Layer父类，以及注意传入**kwargs关键字参数。self.add_weight方法是用来初始化模型参数的。# 使用自定义层创建模型MyDenseLayer(32, activation='relu', input_shape=(222,)), # 注意这个input必须指定])call函数的输入inputs就是固定的，build函数每次实例化只调用一次。')# 确保输入是一个包含三个元素的列表else:self.n = n。
TensorFlow之高层封装（TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras、Estimator）学习总结
jliang3的博客
03-09 2479
作者：jliang https://blog.csdn.net/jliang3 说明：以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0版本 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 1.12.0 10.TensorFlow高层封装 TensorFlow的高层封装有很多 10.1 TensorFlow高层封装总...
keras第二课：后端函数
weixin_33860528的博客
09-25 233
一、修改backend的方法 （一）找到.keras文件夹，在文件夹下新建keras.json文件，json内容为： { "image_dim_ordering": "tf", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" } 这种方式有一个弊端就是每次当你...
keras中保存用到Lambda层的模型时报错cannot pickle ‘_thread.RLock‘ object
Acecai01的博客模板
06-14 646
keras中保存用到Lambda层的模型时报错cannot pickle '_thread.RLock' object
format函数_畅游人工智能之海 | Keras教程之后端函数（一）
weixin_39603397的博客
11-25 377
BBIT 畅游人工智能之海 ——Keras教程之 后端函数(一)Artificial Intelligence今天我们要开始学习Keras的后端函数。首先我们要了解什么是后端。Keras依赖于一个专门的、优化的张量操作库来完成一系列操作，它可以作为Keras的后端引擎。相比单独地选择一个张量库，而将Keras的实现与该库相关联，Keras以模块方式解决这个问题，它可以将几个...
机器学习——神经网络（四）：BP神经网络
Liu Feng's Blog
08-11 1万+
BP神经网络（Back Propagation）   误差逆传播算法（error Back Propagation 简称BP），实际上是多层感知器的一种,在1986由Rumelhart和Hinton为首的科学小组提出。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或问题和其他问题。从结构而言具有输入层、隐含层和输出层；从本质上来讲是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。 主要过程： (1)工作信号向前正向传播的子过程 (
keras Lambda自定义层实现数据的切片,Lambda传参数
热门推荐
lujiandong1的专栏
02-09 2万+
1、代码如下： import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation,Reshape from keras.layers import merge from keras.utils.visualize_util import plot from keras
Keras深度学习框架基础第二讲：层接口(layers API)第一部分layer概述
MUKAMO的博客
05-25 1129
Keras 提供用户友好的神经网络库，Layer 是其基础组件。Layer 涵盖全连接（Dense）、卷积（Conv2D）和池化（MaxPooling2D）等类型，定义数据变换，如权重、激活和正则化。组合 Layer 构建复杂网络，解决机器学习和深度学习问题。
在TF.DATASET和keras的ImageDataGenerator中应用CV2完成复杂图像处理
weixin_45232469的博客
08-03 805
前言 在深度学习的实际工作和比赛中，对于小规模数据集我们可以采用运用opencv的各种操作处理，然后全部读取到内存中再传入tf.data.dataset的pipline完成数据读取（tf.data.dataset的预处理在一般情况只支持TF预置的一些简单图像操作）。但是在大规模数据集中，这种是方案需要大量消耗内存，对于我们这种平民玩家是不可行的方案。对于这种情况，有两个解决方法（是我个人常用的两种...
TensorFlow DAY3: 高阶 API（Keras，Estimator）（完）
feifeikon的博客
01-12 1267
TensorFlow 作为深度学习框架，当然是为了帮助我们更便捷地构建神经网络。所以，本次实验将会了解如何使用 TensorFlow 来构建神经网络，并学会 TensorFlow 构建神经网络的重要函数和方法。
特殊的lambda函数
hampeter的博客
08-11 865
今天看到一种特殊的lambda表达式，不传入参数，调用已经定义的函数，并且传入实参。 比如： def k(x): … return x**2 a=9 res=lambda :k(a) res() 81 ...
tf.keras.backend与keras.backend的区别
落日之城
07-22 924
我们可以看到网上很多keras代码还是用K.xxxx来作为后端函数来写的, 而且很多都可以直接用tf调用. 这是因为: K是以前tensorflow还没有成为keras的默认后端时定义的函数， 对于其他后端比如theano和MXNet都适用。 现在很多函数tf与k都一致了。 有一小部分比tf实现的更好， 比如tf.keras.backend.batch_normalization 。 也有的是K独有的， 比如tf.keras.backend.set_learning_phase 参考： Redundan
tf.transpose()用法
Eric_LH的博客专栏
01-16 521
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]): 这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的import tensorflow as tf; import numpy as np; A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) x = tf.transpose(A, [1,0]) B =
tf.transpose()交换张量位置（矩阵转置）
机器学习杂货铺1号店
01-07 8081
tf.transpose()交换张量位置（矩阵转置） tf.transpose() 是TensorFlow中用于矩阵，张量转置用的，除了可以交换二维矩阵的行和列之外，还可以交换张量的不同轴之间的顺序，函数使用方法如： transpose( a, perm=None, name='transpose' ) 其中，perm参数用于指定交换后的张量的轴是原先张量的轴的位
tf.add_weight 和 tf.Variable使用例子
github_39605284的博客
07-21 5553
class Linear(keras.layers.Layer): def __init__(self, units=32, input_dim=32): super(Linear, self).__init__() w_init = tf.random_normal_initializer() self.w = tf.Variable( initial_value=w_init(shape=(input_dim, units)
Keras封装实现经典深度网络框架 VGG-16, ZF-Net,Alex-Net,LeNet,Google-Net,ResNet, DenseNet-50
xiao_lxl的专栏
06-05 3075
文章目录1.Keras封装实现 Alex-Net网络2.Keras封装实现 VGG-16网络3.Keras封装实现 ZF-Net网络4.Keras封装实现 LeNet网络5.Keras封装实现 Google-Net网络6.Keras封装实现 ResNet-50网络7.Keras封装实现 DenseNet-101网络 很多深度学习网络训练都是在VGG-16, ZF-Net,Alex-Net,LeNe...
Tensorflow学习——tf.Variable和Keras两种方法定义网络结构
Traceyfind的博客
06-15 295
总结一下，第一种方法使用 TensorFlow 的低级API，需要手动定义网络结构和参数，更加灵活；第二种方法使用 TensorFlow 的高级API（Keras），通过组合层和模型组件来定义网络结构，更加简洁和易用。
tf特征处理常用函数
霜叶的博客
01-07 1393
eg：a=[a1,a2,a3],其中a1,a2,a3的维度均是(None,1,32)，执行b=concat_fun(a,axis=1),则b的维度为(None,3,32)；执行c=concat_fun(a,axis=-1),则b的维度为(None,1,96)；
name 'tf' is not defined的解决方案--------在Lambda层使用tf函数（基于keras）
海淀小天的blog
07-24 1万+
问题描述：在使用Keras里的UpSampling2D层时发现它竟然不是我想象中的双线性内插，而是简单的重复图像。（这里使用的是Keras而不是tf.keras,使用时尽量不要两者混用）。在使用Lambda层包tf.image.resize_images后实现想要的双线性上采样，训练没有问题，但是在预测加载模型的时候报错：name 'tf' is not defined。 自定义的上采样操作如下...
keras 自定义加权mse损失，权重随样本变化
最新发布
04-17
### 实现基于样本动态变化权重的自定义加权 MSE 损失函数 在 Keras 中实现一个基于样本动态变化权重的自定义加权均方误差（Mean Squared Error, MSE）损失函数，可以通过传递额外的权重张量来完成。具体来说，可以利用 `tf.keras.backend` 提供的功能构建自定义损失函数。 以下是详细的实现方法： #### 自定义加权 MSE 损失函数的核心逻辑 为了支持动态权重，可以在计算 MSE 时引入一个权重向量 \( w \)，该向量与每个样本对应，并乘以对应的平方误差项。最终通过求和并取平均值得到总损失[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import backend as K def weighted_mse(y_true, y_pred, sample_weights): """ 计算带权重的均方误差 (Weighted Mean Squared Error) 参数: y_true: 真实值 Tensor y_pred: 预测值 Tensor sample_weights: 权重 Tensor，形状应与 y_true 和 y_pred 相同 返回: 加权后的均方误差 """ squared_error = K.square(y_true - y_pred) # 平方误差 weighted_squared_error = squared_error * sample_weights # 应用权重 loss = K.mean(weighted_squared_error, axis=-1) # 对所有样本取平均 return loss ``` #### 将权重作为附加输入传入模型 由于 Keras 默认不支持直接将权重作为参数传递给损失函数，因此需要借助 **Lambda 层** 或者 **函数式 API** 构建模型，以便显式地处理权重输入[^2]。 以下是一个完整的例子，展示如何创建一个多输入模型并将权重应用于损失函数： ```python # 定义输入层 input_features = keras.layers.Input(shape=(None,), name="features") # 特征输入 input_targets = keras.layers.Input(shape=(None,), name="targets") # 真实标签输入 input_weights = keras.layers.Input(shape=(None,), name="weights") # 样本权重输入 # 创建简单网络结构 x = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input_features) predictions = keras.layers.Dense(1)(x) # 使用 Lambda 层封装加权 MSE 损失 weighted_loss = keras.layers.Lambda( lambda inputs: weighted_mse(inputs[0], inputs[1], inputs[2]), output_shape=lambda shapes: shapes[:1], name="weighted_loss" )([input_targets, predictions, input_weights]) # 构建模型 model = keras.models.Model( inputs=[input_features, input_targets, input_weights], outputs=predictions, ) # 编译模型时不指定内置损失函数 model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=None) # 打印模型结构 model.summary() ``` #### 数据准备与训练过程 为了让模型能够正常运行，数据也需要相应调整为三部分：特征、目标值以及权重。例如： ```python # 假设我们有一些随机生成的数据用于演示 import numpy as np num_samples = 1000 feature_dim = 10 # 随机生成特征矩阵 X_train = np.random.rand(num_samples, feature_dim).astype(np.float32) # 随机生成目标值 y_train = np.random.rand(num_samples, 1).astype(np.float32) # 动态生成权重（可以根据业务需求设计） sample_weights = np.ones_like(y_train) # 初始权重全为1 for i in range(len(sample_weights)): if y_train[i][0] > 0.5: # 如果目标值大于某个阈值，则增加其权重 sample_weights[i] *= 3.0 # 开始训练 history = model.fit( {"features": X_train, "targets": y_train, "weights": sample_weights}, epochs=10, batch_size=32, verbose=1 ) ``` --- ### 总结 以上展示了如何在 Keras 中实现一个基于样本动态变化权重的自定义加权 MSE 损失函数。核心在于通过扩展模型输入的方式引入权重张量，并将其融入损失计算中[^3]。这种方法不仅灵活，还能满足多种复杂场景下的需求[^4]。 ---
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