葛瑞斯肯樂活筆記

使用LangChain做Agent時，遇到下述問題:

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "Invalid 'tools[0].function.name': string does not match pattern. Expected a string that matches the pattern '^[a-zA-Z0-9_-]+$'.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'tools[0].function.name', 'code': 'invalid_value'}}

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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.7.4

sklearn 0.21.3

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我使用的版本如下:

Python 3.10

sklearn 1.2.1

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我使用的版本如下:

Python 3.10

sklearn 1.2.1

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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.10

sklearn 1.2.1

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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.10

sklearn 1.2.1

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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.7.4

sklearn 0.21.3

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在找出文字相關詞(包含上下文、共同常出現的詞或同義詞)的時候，過往都是用人工編撰的詞典，想當然爾，精確度肯定很高，不過需要耗費大量人力，並且無法自動化。

Mikolov et al. (2013)於2013提出兩種模型架構來呈現字詞的向量，分別是skip-gram與continuous bag of words (CBOW)，實驗結果顯示這兩個模型所訓練出來的300維度向量，均可有效找出語意相似與句型用法相似的詞彙。

步驟一: 安裝 Gensim

安裝 Gensim

pip install gensim

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使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_fn 與 tf.keras.estimator.model_to_estimator 時遇到下述的問題:

ValueError: Cannot find input with name "xxx" in Keras Model. It needs to match one of the following: input_1

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===Keras系列===

歷代版本:

https://github.com/keras-team/keras/releases?after=2.0.4

Keras 1.2.2 說明文件

https://faroit.github.io/keras-docs/1.2.2/

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下述文章會記錄如何在Windows上安裝deeplearning4j，部分參考自deeplearning4j官網(https://deeplearning4j.org/)。

安裝deeplearning4j到windows上，步驟只有兩個，以下分別描述如下:

首先，我先簡介我軟體的環境:

• Windows 7


• Eclipse Mars.2 Release (4.5.2)

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最近使用 Keras 進行深度學習的模型訓練，所以需要將訓練好的模型進行紀錄並且讀取出後使用，所以紀錄一下過程;

在使用前請先安裝 h5py 套件到 Python中。

接下來在訓練完畢模型後，只要呼叫:

model.save("filePath+fileName.h5")

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