问题标签 [multiple-input]

我有一个 PHP 程序，它允许用户根据输入或输入组合搜索 SQL 表。我可以进行单一搜索组合，但无法找出按任何标准进行搜索的方法。到目前为止我得到的结果很糟糕，因为我正在尝试按每个输入可能性进行搜索（但它不起作用）。这是我到目前为止得到的。

我正在尝试使用带有 KERAS 和 tensorflow 库的 R 来实现稀疏数据的深度学习。我有 20 行乘 26 列的实值数据，范围从 0 到 1000。每行中的元素总和必须接近 1000。其中一些由于值太小而被删除。每个元素都是数量测量。每行如下所示。

第 1 行：3 1.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0.19 0 0 0 3 0 0 7 150 828.01 0 0 0 2.2 0

第 2 行：7.8 13 0 0 0 0 4 6 0 0 13 0 0.19 0 2 0 3.8 0 0 200 750.21 0 0 0 0 0

每个都有沸点测量（分别）

-39 -5 100 15 14 72 52 89 47 51 25 54 100 100 100 54 80 54 86 56 54 55 54 100 100 138

对于每个观察结果（例如第 1 行），我都有一个实际的沸点测量值。例如，第 1 行是 49，第 2 行是 40。目标是根据第 1 行和沸腾测量预测每个观察沸点，然后将其与实际值进行比较。

到目前为止，我的尝试是将模型放入 keras_model_sequentialmodel <- keras_model_sequential()并使用 relu 作为激活函数。如何使用 tanh 激活函数或 arctan 激活函数对此进行建模？

例如 tanh(row1 /1000) * 沸点 row_1。任何建议或替代方法将不胜感激。

我正在 Keras 中训练一个具有两个输入和一个输出的神经网络（U-net）。第一个输入是一个数组（图像），第二个输入是单个值。

我已经构建了以下数据生成器来提供模型：

当我在没有生成器的情况下提供模型时，训练有效：

但是当我使用生成器为模型提供数据时它不起作用：

我得到下一个错误：

关于发生了什么的任何想法？

现在我正在研究一个空间环境模型，该模型使用最近 3 天的日冕洞信息来预测明天的最大 Kp 指数。
（总数据量约为 4300 天。）

对于输入，使用了 3 个包含 136 个元素的数组（一个数组代表一天，因此是 3 天的数据）。例如，

输出是长度为 28 的单个 one-hot 向量，表示第 4 天的最大Kp 指数。我使用下面的字典轻松地在Kp 索引和 one-hot 向量之间进行转换。

该模型包含两个带有 dropout 的 LSTM 层。

我尝试了各种神经元数量和辍学率，例如

问题是预测准确率不会超过 10%，并且在初始化训练后很快就会开始过度拟合。

以下是一些训练历史的图片。（对不起传说的位置）

• n_neu1,n_neu2,dropout=(64,32,0.2)

• n_neu1,n_neu2,dropout=(32,16,0.2)

• n_neu1,n_neu2,dropout=(16,8,0.2)

老实说，我不知道为什么验证准确度永远不会上升，而且过拟合开始得这么快。有没有更好的方法来使用输入数据？我的意思是，我应该标准化还是标准化输入？

请帮助我，任何意见和建议将不胜感激。

在你报告我重复之前，让我链接类似的主题，这些主题说明如何编写代码，但不要说明它是如何工作的：

• 如何在 Python 中读取多行原始输入？
• 如何从用户那里获取多行输入[重复]

现在读取多行的代码：

我是怎么理解的：

• 循环将重复直到“break”语句
• 在输入中，我们粘贴多行存储在某种队列中
• 如果输入队列中有任何东西可以使用
• 将此队列中的第一个值添加到列表中
• 如果什么都没有，用“break”终止循环
• 最后，打印我们从队列输入添加到列表的内容

因此，如果有输入队列，我还能如何到达它？它是如何存储在计算机上的，为什么我需要建立列表才能看到它？

我有三个不同的输入文件，我想从不同的文件夹上传它。我下面的代码在上传过程中工作正常，但它只转到始终位于“org_chart”文件夹中的单个文件夹。

这是来自我的控制器：

我想同时向同一个 CNN 模型输入多个图像（8）。我建立了波纹管模型：

这是我的训练

我在训练模型时遇到了问题，（trainnX，testX，trainY，testY）拍摄一张图像，我怎样才能让它拍摄 8 张图像，以及如何在训练和测试集中将它们分开。我有以下错误：

谁能帮帮我，非常感谢。

编辑：我指定 trainX, testX 作为列表如下：

但它给了我以下错误：

请问如何将它们确定为 8 张图片的列表？

我对深度学习还很陌生，但我设法构建了一个多分支图像分类架构，并产生了非常令人满意的结果。

不是那么重要：我正在研究 KKBox 客户流失 ( https://kaggle.com/c/kkbox-churn-prediction-challenge/data )，我将客户行为、交易和静态数据转换为热图，并尝试基于流失者分类在那。

分类本身工作得很好。当我尝试应用 LIME 来查看结果来自哪里时，我的问题就出现了。遵循此处的代码时：https ://marcotcr.github.io/lime/tutorials/Tutorial%20-%20images.html除了我使用输入列表 [members[0],transactions[0],user_logs[ 0]]，我收到以下错误：AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

我想到的是，LIME 可能不是为像我这样的多输入架构而设计的。另一方面，Microsoft Azure 也有一个多分支架构（http://www.freepatentsonline.com/20180253637.pdf?fbclid=IwAR1j30etyDGPCmG-QGfb8qaGRysvnS_f5wLnKz-KdwEbp2Gk0_-OBsSepVc），据称他们使用 LIME 来解释他们的结果（https://www.slideshare.net/FengZhu18/predicting-azure-churn-with-deep-learning-and-explaining-predictions-with-lime）。

我试图将图像连接到单个输入中，但这种方法产生的结果比多输入方法差得多。不过，LIME 适用于这种方法（尽管不像通常的图像识别那样易于理解）。

DNN 架构：

尝试的 LIME 利用率：

型号总结：

因此我的问题是：有人对多输入 DNN 架构和 LIME 有经验吗？有没有我没有看到的解决方法？我可以使用另一种可解释的模型吗？

谢谢你。

在我的 javascript 类的 javascript 作业作业中，该作业需要“.js”进行循环迭代以列出用户输入的宠物的名称（限制为 3）。

有三个水平间隔的文本输入框，无论用户在哪个文本框中输入宠物名称，提交按钮下方的“消息”（id）输出都会显示输入的宠物名称，直到用户施加的限制（< = 3)。一旦输入了宠物的名字并点击了提交按钮，页面将显示宠物的名字，从用户输入的最左边的文本框开始向右移动，直到用户选择的输入限制（<= 3）达到极限；因此，如果用户选择2作为限制，则提交按钮下方只会显示最左侧输入宠物名称的文本框。

到目前为止，我已经尝试将宠物 ID 和宠物名称称为 memberid ('pet' + 'cntr')、membername，并且在 for 循环迭代中它们一起被赋予 members += membered + membername; 的 id；

在本代码中，当数量限制为“1”时，只有第一个输入框在提交按钮下方的“消息”区域中显示输入的宠物名称；但是，我希望输入的宠物的名字出现在那里，无论输入的宠物的名字是在第一个和最左边的输入框中还是在它右边的两个输入框中，我希望同样如此其他数量限制（2 和 3）。

I have a single ID REST API that I need to extend to support multiple (up to 10Ks) IDs. Basically to run update on all relevant IDs instead of sending 10Ks request in network.

Current endpoint:

One option suggested is comma-delimited values as stackexchange's answers-by-ids

Usage of /answers/{ids} GET

{ids} can contain up to 100 semicolon delimited ids. To find ids programmatically look for answer_id on answer objects.

This is the case on similar answers

http://our.api.com/Product/<id1>,<id2> :as James suggested can be an option since what comes after the Product tag is a parameter

But it seems awkward to me and RequestVo will be same for all IDs (which is currently is fine, but later to add such support will be harder)

It seems I need to change from Path variable to add it inside RequestVO

Which means the Id will be a JSON key, e.g.

Is this the correct approach or am I missing something?

Thank you in advance for any comments\answers

Current request VO

My concern is also if I want (one of the requirement) to update with same request (as name=doA, toggle=true) for 10Ks Ids I'll have to duplicate request VO instead of sending ID separately