есть ли Keras, эквивалентный np.nanmean ()?

Question

есть ли Keras, эквивалентный np.nanmean ()?

Если у вас есть базовый класс A и производный класс B, вы можете сделать следующее.

void wantAnA(A myA)
{
   // work with myA
}

B derived;
// work with the object "derived"
wantAnA(derived);

Теперь для метода wantAnA нужна копия derived , Однако объект derived не может быть полностью скопирован, так как класс B может изобретать дополнительные переменные-члены, которые не находятся в его базовом классе A.

Поэтому, чтобы вызвать wantAnA, компилятор будет «срезать» все дополнительные члены производного класса. Результатом может быть объект, который вы не хотите создавать, потому что

он может быть неполным,
ведет себя как объект A (все особые поведения класс B теряется).

0

python keras backend

задан YoavEtzioni 24 March 2019 в 19:18

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python keras backend

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

from keras import backend as K
import tensorflow as tf


Nom = tf.constant([-6,4,-8,7,0,5,1,-2], dtype='int32')
DeNom = tf.constant([1,4,5,7,9,0,12,0], dtype='int32')
Ratio = Nom/DeNom
Ratio1 = tf.where(tf.is_inf(Ratio), tf.zeros_like(Ratio), Ratio)
Loss = K.sum(Ratio1)

with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(Loss))

Вывод:

-5.516666666666667

Разделить тензоры и заменить значения бесконечности в тензоре Ratio нулями
[1111 ] Ratio1 = tf.where(tf.is_inf(Ratio), tf.zeros_like(Ratio), Ratio)

tf.where очень похож на np.where

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf /, где