Результаты поиска по запросу "deep-learning"
была опечатка. Это должно помочь, если вы хотите сохранить лучшую модель w.r.t в val_losses -
ользую следующий код при обучении модели в керасе from keras.callbacks import EarlyStopping model = Sequential() model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = input_shape)) model.add(Dense(1)) model_2.compile(optimizer='adam', ...
Привет @Maxim ... Я сделал это .... Чем, KS еще раз человек
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv") X = dataset.iloc[:,3:13].values Y = dataset.iloc[:,13:].values from sklearn.preprocessing ...
Ах, спасибо! Теперь я знаю
я есть вопрос о понимании BatchNorm (BN позже). У меня хорошо работает коннет, я писал тесты для проверки формы и диапазона выходных данных. И я заметил, что когда я устанавливаю batch_size = 1, моя модель выводит нули (логиты и активации). Я ...
Конечно, пакетная обработка более эффективна, чем подача последовательностей одна за другой. Но главное преимущество указания длины состоит в том, что вы получаете разумное состояние из RNN, то есть дополненные элементы не влияют на тензор результата. Вы получите точно такой же результат (и ту же скорость), если вы не установите длину, а выберете правильные состояния вручную.
аюсь использоватьdynamic_rnn функция в Tensorflow, чтобы ускорить обучение. После некоторого чтения я понимаю, что один из способов ускорить обучение - это явно передать значениеsequence_length параметр в этой функции. После еще немного чтения и ...
Избегает копирования данных, если исходные данные представляют собой пустой массив.
аюсь глубоко понять, как работает модель памяти PyTorch Tensor. # input numpy array In [91]: arr = np.arange(10, dtype=float32).reshape(5, 2) # input tensors in two different ways In [92]: t1, t2 = torch.Tensor(arr), torch.from_numpy(arr) # ...
Удачи
родолжение моего вопроса, размещенного здесь:Ошибка памяти с большими изображениями при работе сверточной нейронной сети с использованием TensorFlow на экземпляре AWS ...
Нет. Генератор использует эти папки для назначения классов. Кстати, я также добавил второй метод, который вы могли бы использовать.
я есть один каталог, набор данных, который содержит подпапки (метки / классы) изображений. Вот подпапки изображений животных в наборе данных: Я хочу разбить набор данных на поезд и набор тестов дляmodel.fit_generotar(). Как я могу это сделать?
Вот
аюсь приблизить шумные данные из функции sin (2x), используя многослойный персептрон: # Get data datasets = gen_datasets() # Add noise datasets["ysin_train"] = add_noise(datasets["ysin_train"]) datasets["ysin_test"] ...
, Этого более чем достаточно для изучения NN
график обучает простой кодер идентификатора сигнала и фактически показывает, что весовые коэффициенты определяются оптимизатором: import tensorflow as tf import numpy as np initia = tf.random_normal_initializer(0, 1e-3) DEPTH_1 = 16 OUT_DEPTH = ...
Другой вариант - выгрузить данные в Dropbox (если они уместятся), получить ссылку для скачивания. Потом в тетради делаю
чал данные тренировки с большими изображениями в виде zip по этой ссылке Kaggle https://www.kaggle.com/c/yelp-restaurant-photo-classification/data [https://www.kaggle.com/c/yelp-restaurant-photo-classification/data] Как мне эффективно добиться ...