bootstrap-table服务端自定义搜索怎么实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了bootstrap-table服务端自定义搜索怎么实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 你好,具体操作步骤如下: 设置如下样式是可以使表格内容居中的,没有居中的原因可能是你还设置了其他的样式(把这个样式覆盖了): .table th, .table td text-align: center; height:38px; 你可以新建一个单独的html文件复制如下代码

Keras 后端自定义损失函数

【中文标题】Keras 后端自定义损失函数【英文标题】:Keras backend Custom Loss Function 【发布时间】:2018-12-26 00:13:32 【问题描述】:

我正在尝试计算 (tp+tn)/total_samples 作为我的自定义损失函数。我知道如何在列表和列表理解中执行此操作,但我想我无法将 y_truey_pred 转换为列表。

目前我写的代码是:

def CustomLossFunction(y_true, y_pred):
   y_true_mask_less_zero = K.less(y_true, 0)
   y_true_mask_greater_zero = K.greater(y_true, 0)

   y_pred_mask_less_zero = K.less(y_pred, 0)
   y_pred_mask_greater_zero = K.greater(y_pred, 0)

   t_zeros = K.equal(y_pred_mask_less_zero, y_true_mask_less_zero)
   t_ones = K.equal(y_pred_mask_greater_zero, y_true_mask_greater_zero)

现在我需要将 t_zeros 和 t_ones 中的 TRUES 总数相加,然后将它们相加并除以总样本

我在这一行遇到错误:

sum_of_true_negatives = K.sum(t_zeros)

传递给参数“输入”的值的 DataType bool 不在允许值列表中:float32、float64、int32、uint8、int16

问题:

“(tp+tn)/total_samples”有没有内置的损失函数 如果不是,那么如何使用 Keras 后端进行计算?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

在将它们放入计算之前,您必须 cast 您的布尔张量浮动。

但是一个警告,所以你不要浪费你的时间:

此损失函数将不起作用,因为它不可微分。您不能像这样简单地丢弃y_pred 中存在的“连续性”。 (你会得到像“不支持无值”或“一个操作没有梯度”这样的错误)

使用一些现有的标准函数进行分类,例如binary_crossentropycategorical_crossentropy

选角:

t_zeros = K.cast(t_zeros, K.floatx())
t_ones = K.cast(t_ones, K.floatx())

【讨论】:

以上是关于bootstrap-table服务端自定义搜索怎么实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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