本文主要介绍了
TypeError
: MyFAISS.
similarity
_
search
_with_
score
_by_
vector
()
got
an
unexpected
keyword
argument
'filter’解决方案，希望能对使用faiss的同学们有所帮助。
1. 问题描述
2. 解决方案
caffe.io.load_image(IMAGE_FILE, color=False)函数
报错
1.
TypeError
: _open()
got
an
unexpected
keyword
argument
‘as_grey’
解决方法:
把caffe.io.load_image读取图片改成cv2读取:
image = cv2.imread(IMAGE_FILE)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image/255
上面的解决方法针对于c
3.问题定位：
先看
报错
代码：大概意思是， 传给优化器的learning_rate参数错误。
模型训练是在服务器Linux环境下进行的，之后在本地Windows（另一环境）继续跑代码，所以初步怀疑是keras版本不一致导致的。
Linux下keras版本为:
本地版本：
再结合大佬博客 解
按照提示进入文件，再看如下图：
仔细看了看 index.html 文件,发现原本我的 JS 文件是放在 /src/utils 文件夹下的，但引入 /src 和 /static 的文件是有区别的。
解决方案：
解决办法是将第三方依赖的 JS 文件放到 /static/utils 目录下，引入路径也改成：[removed][removed]，这样就
相似度 (
Similarity
Score
) 是经常用在信息检索中. 相似度在信息检索中的作用是对文档中的字和词有的共性大小在匹配时来定义相似度T为被识字符块与标准字模板某类点的共有数分别占两图块该类点总数的比率,其取值范围为0~1. 以上我用JAVA代码介绍了TF-IDF的计算
已解决（elastic
search
模块
报错
）
TypeError
:
search
()
got
an
unexpected
keyword
argument
‘requests_timeout’
基于SBERT的语义搜索，语义相似度计算，SimCSE、GenQ等无监督训练0. 由SBERT引发的一些思考1. SBERT介绍2. 基本应用2.1 语义相似度计算2.2 语义搜索2.3 召回重排2.4 聚类和主题模型2.5 图片检索3. 无监督方法的训练3.1 SimCSE3.2 TSDAE3.3 GenQ3.4 CT
0. 由SBERT引发的一些思考
今年年初对比学习在深度学习领域广受关注，尤其是SimCSE等方法，在无监督和小样本的场景下取得了很大的成功。无论是Sentence Bert还是SimCS
08 自然语言
处理
中的机器学习方法8.1 机器学习的基本概念8.1.1 ML类型8.1.2 ML 监督学习8.1.3 无监督学习8.1.4 强化学习8.2 自然语言
处理
应用的开发步骤8.2.1 第一次迭代时的开发步骤8.2.2 从第二次到第N次迭代的开发步骤8.3 机器学习算法和其他概念8.3.1 有监督机器学习方法逻辑回归决策树随机森林朴素贝叶斯支持向量机8.3.2 无监督机器学习方法k-均值聚...
