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Amir

Amir 最近回复了
6 年前
回复了 Amir 创建的主题 » 如何在python中将数字转换为符号(数学)

在这部分代码中:

print(" 1 = product \n 2 = sum \n 3 = difference")
print("What is " + str(x)+" " + str(z)+" " + str(y)+"?")

而不是 str(z) ,定义如下列表 ops = ['*', '+', '-'] 使用 ops[z - 1] . 这个 - 1 是因为你的 z 从1开始,但数组索引从零开始。 所以你的功能会变成:

def askQuestion():
    ops = ['*', '+', '-']
    x = random.randint(1, 10)
    y = random.randint(1, 10)
    z = random.randint(1, 3)

    print(" 1 = product \n 2 = sum \n 3 = difference")
    print("What is " + str(x) + " " + ops[z - 1] + " " + str(y) + "?")

    u = askNum()
    if z == 1 and u==x*y:
        return 1  #product
    elif z == 2 and u==x+y:
        return 1 #sum
    elif z == 3 and u==x/y:
        return 1 #difference
    else:
        return 0
6 年前
回复了 Amir 创建的主题 » 深度学习数据准备

以下是您可以做的:

  1. 首先, 规范化 所有标签并在0-1之间缩放。
  2. 使用A softmax 预测层。

这里有一些代码 Keras 对于直觉:

model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim = x.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

除执行以下操作外:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3.6

我还必须确保 python3 使用python 3.6,否则使用python 3.5(不随附 pip 默认情况下)。所以我做了以下工作,现在一切都很好:

ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/local/bin/python3