我正试图在PySpark上运行NuPIC,但我遇到了麻烦。有没有人知道我该怎么修好它?
当我不使用PySpark时,代码运行良好,但我现在尝试从Spark数据集运行它。
我试图使用目录中的源代码来运行它,因为通过安装Nupic包来运行它会导致一些其他错误。
谢谢你的帮助!!
我正在尝试运行这个函数
input_data.rdd.foreach(lambda row: iterateRDD(row, model))
def iterateRDD(record, model):
modelInput = record.asDict(False)
modelInput["value"] = float(modelInput["value"])
modelInput["timestamp"] = datetime.datetime.strptime(modelInput["timestamp"], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print"modelInput", modelInput
result = model.run(modelInput)
anomalyScore = result.inferences['anomalyScore']
print "Anomaly score is", anomalyScore
然而,我得到了这个错误,并不理解。
我想NuPIC无法访问frameworks/opf/htm_prediction_model.py文件
您运行的可能是旧版本的Nupic。请参阅https://discourse.numenta.org/t/warning-0-7-0-breaking-changes/2200并检查您使用的版本(https://discourse.numenta.org/t/how-to-check-what-version-of-nupic-is-installed/1045)
我尝试在我的win10笔记本电脑上运行PySpark脚本,该脚本正在用PySpark和Spark MLlib建立线性回归模型, 我的代码如下: 我有如下错误消息:
随着智能设备的普及,人工智能的研究已经不再局限于学术界,Google、Facebook 等公司都进入这个领域。科技公司的优势是大量的用户,这不仅为机器智能研究提供了大量数据,而且为机器智能的训练提供了现实的场景。由于人工智能是公司竞 争力的重要方面,很难想象他们会轻易分析其成果。不过,有一家公司却把其人工智能方面的研究开源了。 这家公司是 Grok,由 Jeff Hawkins 和生意伙伴联合创建
我有一个TensorFlow Lite模型和一个Coral开发板,我想在开发板的TPU上执行推理。 在我的Python推理脚本中初始化TensorFlow Lite解释器时,我添加了“libedgetpu.so.1”作为实验代表,遵循Google Coral TFLite Python示例中的示例(链接到Coral Dev Board入门指南),但是推理的速度与我不指定TPU实验代表时完全相同,
我通过Xtext创建了一个DSL,现在需要将编辑器中创建的模型转换为另一个模型。我认为最直接的方法是使用某种M2M转换框架,但我需要访问文本文件后面的模型。问题:如何获得模型的引用?
问题内容: 我正在运行Keras模型,提交截止日期为36小时,如果我在cpu上训练我的模型大约需要50个小时,是否可以在gpu上运行Keras? 我正在使用Tensorflow后端,并在未安装anaconda的Jupyter笔记本上运行它。 问题答案: 是的,您可以在GPU上运行keras模型。几件事您将必须首先检查。 您的系统具有GPU(Nvidia。因为AMD尚未运行) 您已经安装了Tenso
我正在运行一个Keras模型,提交截止日期为36小时,如果我在cpu上训练我的模型,大约需要50小时,有没有办法在gpu上运行Keras? 我正在使用Tensorflow后端并在我的Jupyter笔记本上运行它,而没有安装anaconda。