julia-lang

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MethodError：いいえ方法マッチングreduce_sum（:: TensorFlow.Tensor {FLOAT32}; reduction_indicesは= [2]）

私が例からTensorFlowを勉強：私は私自身のカスタム画像を使用しています、そのチュートリアルは異なりMNIST Tutorial - Julia.jl （32X32（RGB））のフォーマットは、cifar-10のように変化します。 csvの各行は3073列で、最後のラベルはラベルです。そして、私はトレーニングのための最初の240行とテストのための残りの240行を選択するために配列スライスを使

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辞書を反復することで新しい変数を効率的に定義する方法（Julia）

Juliaの辞書dには何千ものキーが含まれているとします。各キーはシンボルであり、各値は配列です。今、私は繰り返して新しい変数をk2, k3, k4, ..., k10定義するとし：[S1]私は k1を介して可変に= D記号:S1に関連付けられた値にアクセスし、それを割り当てることができます:S1 ... :S10（辞書のすべてのキーではありません）と同じ手順です。それを行う最も効率的な方法

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配列の配列をJuliaのDataFrameに変換するにはどうすればよいですか？

Iは、DataFrameにこれを回すの簡単な方法があり、したがって、私はこの 12-element Array{Array{Any,1},1}: Any[2015-09-01T00:00:00, 2016-09-01T00:00:00, 98, 53.1] Any[2015-10-01T00:00:00, 2016-10-01T00:00:00, 92, 58.7] Any[2015-11-

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JuMPモデルから右辺ベクトルを抽出する

係数行列（getconstrmatrix（））の抽出に使用したのと同様のJuMPモデルから右辺ベクトルを抽出する方法はありますか？そうする方法がない場合、どうすればその情報を抽出できますか？

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Julia Plotly Plots

私は本当に基本的な散布図を作成しようとしています。私はここから命令を次のようだ：https://plot.ly/julia/subplots/ using Plotly trace1 = [ "x" => [1, 2, 3], "y" => [4, 5, 6], "type" => "scatter" ] trace2 = [ "x" => [20

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JuliaでArrayFire経由でGPUに取り組むための最良の方法

ジュリアでは、主に行列を使ってコードを加速して最適化することができました。 - 行ではなく列で作業する、これはJuliaが行列を格納する方法です。 -Onループは、それは歓迎だあなたはお勧めでき@inboundsと@simdマクロ -any機能、マクロやメソッドを使用することができます：D しかし、私がArrayFire使用時には、上記の例は動作しないようですパッケージはGPUに格納されたマトリッ

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ERROR：とLoadError：Tensorflowエラー：ステータス：互換性のない形状：私は時の例からTensorFlowを勉強しています<a href="https://malmaud.github.io/tfdocs/tutorial/" rel="nofollow noreferrer">multilayer CNN Tutorial</a></p> <p>から適応モデルの実装[16]対[16,9]

：MNISTチュートリアル - Julia.jl チュートリアルとは異なり、私は自分自身のカスタム画像（32 X 32（RGB））のフォーマットをシファル10に擬似的に使用しています。 csvの各行は3073列で、最後のラベルはラベルです。私はトレーニングのために最初の240行を選択するために配列スライスを使用し、残りはテスト用に300行あります。だから、ナットシェルで私は4つの配列している：私

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JuliaはSPARC Solarisで動作できますか？

私はLinuxが好きですが、私はエンタープライズクラスのSPARC Solarisプラットフォームで余裕があります。サポートされているOSのように見えないので、ジュリアを以前に走らせようとした人がいるかどうかは疑問だ。

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大文字小文字区別を含む関数の型安定度

重心補間式の重みを計算する関数を書いています。タイプの安定性を無視し、それが十分に簡単です： function baryweights(x) n = length(x) if n == 1; return [1.0]; end # This is obviously not type stable xmin,xmax = extrema(x) x *= 4