Результаты поиска по запросу "tensorflow"
другим, кто ищет поиск в более высоком измерении, вы можете изменить свой тензор в 2D и выполнить поиск, а затем изменить те, которые являются уникальными.
тоящее время tf.unique работает только на одномерных тензорах. Как я могу найти уникальные значения в 2D-тензоре. ip=tf.constant([[1,2,1],[3,4,1],[5,6,1],[1,2,1]]) #op should be = [[1,2,1],[3,4,1],[5,6,1]]
надеюсь, что это поможет в дальнейшем для установки керас.
ользую conda 4.4.9. Я уже установил TensorFlow и хочу также установить Keras. Затем я попытался активировать свою виртуальную среду и установить Keras, как показано ниже: - activate tensorflow_env_001 pip install --ignore-installed --upgrade ...
Нейронные сети для мультиспектральных изображений - довольно активная тема исследования, но я боюсь, что есть немного готовых решений, таких как сети, предварительно обученные на imagenet. Вы можете попробовать метод уменьшения размерности, такой как PCA, чтобы сжать ваши изображения до трех каналов. Или обучите пользовательской архитектуре, которая принимает 8-канальные изображения в качестве входных данных.
сто надеялся прояснить некоторую информацию о предыдущем посте, в котором обсуждается, как предварительно обученную модель Keras, такую как VGG или InceptionV3, можно распространить на изображения разных размеров. Моя проблема в том, что у меня ...
Вы также можете рассмотреть возможность публикации на stats.stackexchange.com или datascience.stackexchange.com. Я думаю, что они смогут помочь с их «почему» вашими вопросами, а не только «как».
[/imgs/cWxhc.png]дал многослойную модель LSTM, которая использует регрессию для прогнозирования значений данных следующего кадра. Модель заканчивается после 20 эпох. Затем я получаю некоторые прогнозы и сравниваю их с моими истинными ценностями. ...
У меня не было достаточно времени, чтобы просмотреть код, чтобы полностью понять, что происходит. Я думаю, что эта функция eval не вызывает ту часть кода, которую вы цитируете, потому что изображения на тензорной доске разные. Вместо того, чтобы пары левого / правого изображений отображали предсказание / ground_truth, показывается только предсказанная ограничивающая рамка.
овил до Tensorflow 1.9 & последний мастер API обнаружения объектов. При запуске сеанса обучения / оценки, который ранее работал нормально (я думаю, что версия 1.6), обучение, кажется, идет как ожидалось, но я получаю оценку и метрики только для ...
Да. Я должен построить Tensorflow 1.1.0. Спасибо за ваше предложение. Я попробую построить с Bazel 0.5.4.
учил эту ошибку при сборке Tensorflow 1.1.0 Starting local Bazel server and connecting to it... ...
Почему это работает намного быстрее? Есть ли какая-то магия за функцией кераса?
у получить выходные данные / прогнозы всех слоев, как предлагается вДокументы Keras: как можно получить выход промежуточного слоя [https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer] def ...
Прокомментируйте это:
одель определяется так: model = keras.models.Sequential() model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, input_shape=(max_len,), name='embed')) model.add(layers.Conv1D(32, 7, ...
предсказывается из входной последовательности в
ичок в ML и только царапаю его поверхность, поэтому прошу прощения, если мой вопрос не имеет смысла. У меня есть последовательностьнепрерывный измерения для какого-либо объекта (захват его веса, размера, температуры, ...) идискретный столбец, ...
, Распределенное выполнение здесь очень легко выполнить, используя всего лишь две простые оболочки, но лично я не смог успешно его использовать (довольно медленно и случайным образом вылетает с segfault).
ользую TensorFlow на машине с двумя графическими процессорами, каждый с 3 ГБ памяти. Мой размер пакета составляет всего 2 ГБ, и поэтому может поместиться на одном графическом процессоре. Есть ли смысл тренироваться с обоими ...