Tinyml Workshop Runtime Error
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 38/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- arduino, jupyter-notebook, matplotlib, python
- Domaine
- embedded-iot, machine-learning
Piste de recherche
Ouvrez arduino_tinyml_workshop.ipynb dans Colab et commencez par la cellule « Run with Test Data ». Examinez les lignes de tracé signalées ainsi que les shapes affichées pour inputs_test, outputs_test et predictions, puis réexécutez la cellule. C’est terminé lorsque la cellule du tutoriel s’exécute sans le ValueError signalé et affiche les graphiques des données réelles et prédites.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Running through the tutorial: Nano 33 BLE Sense Rev2
Get Started With Machine Learning on Arduino
In arduino_tinyml_workshop.ipynb in Colab
Got data and uploaded to Colab.
Running the cells, got to the cell: Run with Test Data'
Runtime errors on these lines:
plt.plot(inputs_test, outputs_test, 'b.', label='Actual')
plt.plot(inputs_test, predictions, 'r.', label='Predicted')
Added in a few prints of data...
OUTPUT WITH ERRORS:
1/1 [==============================] - 0s 39ms/step
predictions =
[[1. 0. ]
[0.998 0.002]
[0. 1. ]
[1. 0. ]]
inputs_test =
[[0.701375 0.520875 0.378875 ... 0.500183 0.499817 0.499878 ]
[0.5895 0.461625 0.743125 ... 0.500534 0.50016775 0.50004575]
[0.68425 0.4585 0.71725 ... 0.4999695 0.4987335 0.49971 ]
[0.66625 0.51975 0.3385 ... 0.500885 0.500702 0.5009155 ]]
actual =
[[1. 0.]
[1. 0.]
[0. 1.]
[1. 0.]]
ValueError Traceback (most recent call last)
in <cell line: 12>()
10 plt.clf()
11 plt.title('Training data predicted vs actual values')
---> 12 plt.plot(inputs_test, outputs_test, 'b.', label='Actual')
13 plt.plot(inputs_test, predictions, 'r.', label='Predicted')
14 plt.show()
3 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/matplotlib/axes/_base.py in _plot_args(self, tup, kwargs, return_kwargs, ambiguous_fmt_datakey)
520 ncx, ncy = x.shape[1], y.shape[1]
521 if ncx > 1 and ncy > 1 and ncx != ncy:
--> 522 raise ValueError(f"x has {ncx} columns but y has {ncy} columns")
523 if ncx == 0 or ncy == 0:
524 return []
ValueError: x has 714 columns but y has 2 columns
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 269
- Forks
- 122
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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