摘要：
解决方法：使用3.8及以下的版本下载 阅读全文
摘要：
将dir_name = os.path.join(train_dir, label_type)中的 train_dir换成其代表的真实地址， 即dir_name = os.path.join(train_dir, label_type)换成 dir_name = os.path.join(r'D:\ 阅读全文
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python深度学习在加载数据时（num_words=10000）所代表的意义首先写一段深度学习加载数据集的代码： from keras.datasets import reuters(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reu 阅读全文
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将from keras.preprocessing import sequence 改成from tensorflow.keras.preprocessing import sequence 阅读全文
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在程序开头加上这两行代码 import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution() 阅读全文
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原因： 版本问题 解决方法： 将导包 from keras.preprocessing import image 改为 from keras.utils import image_utils，使用 image_utils 下面的 load_img(), img_to_array() 两个方法即可。 阅读全文
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解决方法：将地址里的所有\改成\\ 阅读全文
摘要：
这⾥的“common”模块是源代码中作者⾃⼰写的，将下载的源⽂件夹“【源代码】深度学习⼊门：基于Python的理论与实现”改名为book_code， 并且将 sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录中的文件而进行的设定import numpy as npfrom co 阅读全文
摘要：
1. x_train:包括所有自变量，这些变量将用于训练模型，同样，我们已经指定测试_size=0.4，这意味着来自完整数据的60%的观察值将用于训练/拟合模型，其余40%将用于测试模型。2. y_train-这是因变量，需要此模型进行预测，其中包括针对自变量的类别标签，我们需要在训练/拟合模型时指 阅读全文
