Результаты поиска по запросу "keras"
, Спасибо
аюсь реализовать пользовательский слой в Keras, где мне нужно конвертировать тензор с плавающей точкой[a, 1+a) в бинарный тензор для маскировки. Я вижу, что Tensorflow имеетfloor функция, которая может сделать это, но Керас, кажется, не имеет его ...
Может ли кто-нибудь нарисовать мне картину? Хитро обернуть мою голову точно, где связи и общие веса как новичок в библиотеке.
ой тестовый код: from keras import layers input1 = layers.Input((2,3)) output = layers.Dense(4)(input1) print(output)Выход: <tf.Tensor 'dense_2/add:0' shape=(?, 2, 4) dtype=float32>Но что случилось? В документации сказано: Примечание: если ...
? Но итоговая точность должна быть усредненной для обоих, я могу решить ее, построив свою собственную метрику. Но есть ли в любом случае взвешенное суммирование обеих метрик.
одель: Я построил сиамскую сеть, которая принимает два входа и имеет три выхода. Итак, мои функции потери: total loss = alpha( loss1) + alpah( loss2) + (1_alpah) ( loss3)loss1 а такжеloss2 являетсяcategorical cross entropy функция потерь, ...
данных, что означает, что параметры являются общими для всех данных.
тоящее время я разрабатываю инструмент классификации текста с использованием Keras. Это работает (работает нормально, и я получил точность проверки до 98,7), но я не могу понять, как именно слой 1D-свертки работает с текстовыми данными. Какие ...
посторонние люди... ;)
исал ванильный автоэнкодер, используя толькоDense слой. Ниже мой код: iLayer = Input ((784,)) layer1 = Dense(128, activation='relu' ) (iLayer) layer2 = Dense(64, activation='relu') (layer1) layer3 = Dense(28, activation ='relu') (layer2) layer4 ...
Хм, да, я понимаю, что вы имеете в виду. Я никогда не использовал его, когда нужно увеличить вывод, только для задач классификации, где Y не затрагивается. Боюсь, я не знаю ответа на этот вопрос. Я тоже не знаю, что такое imgaug на conda, но вы можете установить его с помощью pip в любой виртуальной среде conda.
ренировочные образы - это уменьшенные версии связанных с ними кадровых образов. Таким образом, входные и выходные изображения не имеют одинаковое измерение. На данный момент я использую образец из 13 изображений, созданный вручную, но в конечном ...
В настоящее время я испытываю похожие проблемы, пытаясь предсказать использование временных рядов. Я еще не нашел решения, но работаю над извлечением функций, как отмечали другие.
ько что тестировал эту модель из KaggleПочта [https://www.kaggle.com/thebrownviking20/intro-to-recurrent-neural-networks-lstm-gru] эта модель предполагает прогнозирование на 1 день вперед из заданного набора последних акций, После нескольких ...
у собрать модель на нескольких графических процессорах. Можно ли использовать графические процессоры AMD с ROCm вместе с графическими процессорами Nvidia CUDA на одной модели? Я полагаю, это невозможно, так как вам нужно установить специальную версию tenorflow, чтобы включить ROCm tenorflow?
у собрать модель на нескольких графических процессорах. Можно ли использовать графические процессоры AMD с ROCm вместе с графическими процессорами Nvidia CUDA на одной модели? Я полагаю, это невозможно, так как вам нужно установить специальную ...
Таким образом, потери больше не являются значениями nan, однако я все еще получаю ту же ошибку ... вероятно, из-за других значений nan, таких как val_loss / val_f1?
исал модель LSTM с использованием Keras и предварительной активации LeakyReLU: # ADAM Optimizer with learning rate decay opt = optimizers.Adam(lr=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0001) # build the model model ...
@Dascienz Да, это опечатка: D Но я извиняюсь, я не могу получить код некоторое время, по крайней мере, на выходные. Но, как я уже сказал, на самом деле не было выброшенной ошибки, код завершения процесса был просто кодом ошибки выше.
я странная проблема при обучении моделей с использованиемtf.Graph а такжеtf.Session, И реализация несколько странная, так что терпите меня. Я хотел бы объяснить структуру приложения. Проблема была наконец (и несколько ...