a <- x
其中x是数据框，其中包含120列。
sum(a$column1) == 0
这种情况很好。
我有一种情况，我必须找到每列的总和。
因此创建了向量m，其中包含所有列名称的列表
m <- colnames(a)
尝试调用sum函数中的向量值，它会抛出错误。
sum(m[1]) == 0
抛出一些错误。不确定在这里使用哪个as.函数。
答案 0 :(得分：0)
是class TextCNN:
...
def train(self):
saver = tf.train.Saver(tf.all_variables())
with tf.Session() as sess:
...
# training loop
...
# training finished
path = saver.save(sess, "{:s}/model.{:d}".format(self.checkpoint_dir, self.test_fold))
if __name__ == "__main__":
for i in range(CV_SIZE):
cnn = TextCNN(i)
cnn.train()
你想要的是什么？