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RSS订阅原创 Ubuntu系统python2代码转化为python3代码（2to3）
首先，进入到你想将python2代码转化为python3代码的.py文件的目录接下来，执行 2to3 -f all -f idioms xxx.py -w 注：xxx.py就是你想转换的python文件，执行这句代码后，xxx.py就变成了python3版本的代码了，同时会生成一个 xxx.py.bak这个文件时原来python2代码的备份，可以通过 ls -l 命令查看它已经在...
2019-07-07 21:18:08
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原创 DuoRC: Towards Complex Language Understanding with Paraphrased Reading Comprehension
DuoRC分析数量：186089对Q-A对Source：来自7680个电影情节，每对来自两个版本，一个版本来自WiKi，另外一个来自IMD。特征：问题和答案是从描述相同故事的文档的不同版本创建的，通过设计确保，从一个版本创建的问题与包含另一个版本答案的段之间在词汇上几乎没有重叠。另外，这两个版本在叙事风格和词汇上均不同。第二个版本的问题需要更深的理解和相关的背景知识。需要多...
2019-06-23 16:10:33
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原创 Ubuntu系统查看python多少位
打开终端输入python命令：接下来在输入：可以看到输入的是('64bit'，'ELF')import platformplatform.architecture()
2019-04-04 18:04:56
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原创 tf.contrib.rnn.LSTMCell()详细介绍，每个参数的含义介绍
LSTM由三个门组成，分别是：遗忘门，输入门、输出门函数初始化:__init__( num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, proj_clip=None, num_unit_shards=None, ...
2019-03-31 09:16:18
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原创 tf.placeholder快速理解
1。tf.placeholder（dtype, shape=None,name=None） # dtype：数据类型，常用的是tf.float32数值类型 # shape：数据形状，默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[1,6], [4, None]表示行是4，列不定） # name：名称2。作用：在神经网络构建graph的时候在模型...
2019-03-24 13:37:36
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原创 Cross Entropy Loss（交叉熵）快速理解
监督学习分为两大类：分类问题和回归问题。简单来说，分类问题目标输出的是离散值，回归问题目标输出的是连续值。但是无论是哪种问题，神经网络模型的效果及优化的目标都是通过损失函数来定义的。对于回归问题常用的损失函数有：均方误差(MSE)，平均绝对值误差（也称L1损失）等。对于分类问题，常用的损失函数则为交叉熵（Cross Entropy Loss）。我们知道，在神经网络中，softmax（）...
2019-03-15 09:13:27
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原创 Windows/Linux 基于CPU的Anaconda3+Python3.6+TensorFlow版本匹配以及下载链接
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/panyu_123/article/details/83183294Windows 系统 CPUAnaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 下载链接：https://repo.anaconda.com/archive/注：linux系统对应64位 python3.6的Anaconda对应的版本为：...
2019-03-15 09:12:23
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原创 Ubuntu 16.04版本安装sklearn时，出现Consider using the `--user` option or check the permissions.
Ubuntu 16.04版本安装sklearn时，出现Consider using the `--user` option or check the permissions.解决办法是 在终端中用命令 pip install --user sklearn安装scipy,numpy时可能遇到同样的问题，解决办法类似。...
2018-12-11 10:40:52
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空空如也
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