Tag: deep-learning

Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, dessen Ziel es ist, zu lernen komplexe Funktionen über spezielle neuronale Netzwerk-Architekturen, die „in die Tiefe“ (aus mehreren Schichten). Dieser tag sollte genutzt werden, um Fragen über die Implementierung von deep-learning-Architekturen. General machine-learning-Fragen sollten mit dem Stichwort „machine learning“. Darunter ein tag für die relevanten software-Bibliothek (z.B. „keras“ oder „tensorflow“) ist hilfreich.

Caffe-layer-Erstellung Fehler

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Ich versuche zu laden in TEST-phase einer Netzwerk-Konfiguration, die einen Speicher-Daten-layer als erstes und dann ein convolution-Schicht. Die MemoryData layer-Erstellung erfolgreich ist, Aber die convolution-Schicht-Erstellung scheitert an folgendem Ort: LOG(INFO) << "Creating layer " << param.name(); const

c++caffe deep-learning layer

Über die vor-geschult sind inception_resnet_v2 mit Tensorflow

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Ich habe versucht, verwenden Sie die vor-geschult sind, inception_resnet_v2 Modell von Google veröffentlicht. Ich bin mit dem Modell-definition(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_resnet_v2.py) und bestimmten checkpoint(http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz) zum laden des Modells in tensorflow wie unten [Herunterladen extrahieren Sie die Prüfpunkt-Datei und laden Sie

computer-vision deep-learning python tensorflow

Max-pooling VS Summe-pooling

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Habe ich teilweise verstanden Max-pooling, nach der Lektüre Convolutional Neural Networks (LeNet): Ein weiteres wichtiges Konzept der CNNs ist max-pooling, das ist eine form von nicht-lineare down-sampling. Max-pooling-Partitionen mit der Eingabe-Bild in eine Reihe von nicht-überlappende Rechtecke

deep-learning image image-processing machine-learning neural-network

Wie zu beschleunigen Gensim Word2vec Modell laden Zeit?

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Baue ich einen chatbot, also muss ich Vektorisieren die Eingabe des Benutzers mit Word2Vec. Ich bin mit einem pre-trainierte Modell mit 3 Millionen Wörter, die von Google (GoogleNews-Vektoren-negative300). So, ich lade das Modell mit Gensim: import gensim

deep-learning gensim word2vec

Keras: Modell.bewerten vs-Modell.Vorhersagen Genauigkeit Unterschied in der multi-class-NLP Aufgabe

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Trainiere ich ein einfaches Modell in keras für NLP Aufgabe, mit dem folgenden code. Variablen-Namen sind selbsterklärend für Zug -, test-und Validierungsdaten. Dieser Datensatz hat 19 Klassen, so Letzte Schicht des Netzes hat 19 Ausgänge. Etiketten sind

deep-learning keras machine-learning

Caffe | Check fehlgeschlagen: Fehler == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory

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Ich versuche zu trainieren, ein Netzwerk auf Caffe. Ich habe die Größe des Bildes, 512x640. Batch-Größe ist 1. Ich bin versucht zu implementieren FCN-8s. Ich bin derzeit mit diesem auf einer Amazon EC2-Instanz (g2.2xlarge) mit 4 GB

amazon-web-services caffe cuda deep-learning neural-network

Warum Keras LSTM batch-Größe für die Vorhersage verwendet werden, die gleichen wie passend batch-Größe?

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Bei Verwendung eines Keras LSTM zur Vorhersage von Zeitreihen Daten, die ich habe immer Fehler, wenn ich versuche zu trainieren, das Modell mit Hilfe einer batch-Größe von 50, und dann zu versuchen, vorherzusagen, die auf das gleiche

deep-learning keras lstm

Was ist die richtige batch-Normalisierung in Tensorflow?

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In tensorflow 1.4, fand ich zwei Funktionen, die batch-Normalisierung-und Sie sehen gleich: tf.layers.batch_normalization (link) tf.contrib.layers.batch_norm (link) Welche Funktion soll ich verwenden? Welches ist stabiler? InformationsquelleAutor KimHee | 2017-12-28

batch-normalization deep-learning neural-network python tensorflow

Wie man mini-batches in pytorch in eine saubere und effiziente Art und Weise?

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Ich versuche zu tun, eine einfache Sache, die war Zug ein lineares Modell mit Stochastic Gradient Descent (SGD) mit Fackel: import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable import pdb def get_batch2(X,Y,M,dtype): X,Y = X.data.numpy(),

deep-learning machine-learning numpy python pytorch

Eine einfache Convolutional neural network code

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Ich bin daran interessiert, convolutional neural networks (CNNs) als ein Beispiel der sehr umfangreichen Anwendung, die geeignet ist für die Beschleunigung mit REKONFIGURIERBARER hardware (also sprich FPGA) Damit zu tun, dass ich untersuchen muss, eine einfache CNN-code,

caffe deep-learning

Wie kann ich eine Schleife mit einem tensor wie seine range? (in tensorflow)

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Ich möchte eine for-Schleife, die die Anzahl der Iterationen ist abhängig von einer tensor-Wert. Zum Beispiel: for i in tf.range(input_placeholder[1,1]): # do something Jedoch bekomme ich die folgende Fehlermeldung: "TypeError: 'Tensor' - Objekt ist nicht durchsuchbar" Was

deep-learning neural-network python tensorflow

Monitor Qualifizierung/Validierung im Caffe

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Ich trainiere Caffe-Referenz-Modell für die Klassifizierung von Bildern. Meine Arbeit verlangt von mir, das training zu überwachen Prozess durch zeichnen von Graphen der Genauigkeit des Modells nach jeweils 1000 Iterationen auf den gesamten Trainings-set und Validierungsdaten, die

c++caffe classification conv-neural-network deep-learning

Wie berechnen Sie die Anzahl der Parameter eines LSTM-Netz?

5 Antworten

Gibt es eine Möglichkeit zu berechnen, die Gesamtanzahl der Parameter in einem LSTM-Netz. Ich habe ein Beispiel, aber ich bin mir nicht sicher, wie richtig diese ist oder Wenn ich es richtig verstanden habe. ZB betrachten Sie

deep-learning keras lstm machine-learning neural-network

Ist es gut lernen-rate für die Adam Methode?

3 Antworten

Trainiere ich meine Methode. Ich hab das Ergebnis wie unten. Ist es eine gute Lern-rate? Wenn nicht, ist es hoch oder gering? Das ist mein Ergebnis lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 10000 power: 0.75 # lr for

caffe deep-learning machine-learning neural-network

Objekt-Erkennung mit Keras : einfache Möglichkeit für eine schnellere R-CNN oder YOLO

2 Antworten

Diese Frage wurde vielleicht schon beantwortet, aber ich finde nicht eine einfache Antwort auf diese. Ich erstellte eine convnet mit Keras zu klassifizieren, Die Simpsons-Charaktere (dataset hier). Ich habe 20 Klassen und geben ein Bild als Eingabe,

classification deep-learning keras object-detection

Wie zu installieren pytorch in windows?

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Ich versuche zu installieren pytorch auf windows, und es ist eine, die verfügbar ist für Sie, sondern zeigt eine Fehlermeldung. conda install -c peterjc123 pytorch=0.1.12 Was ist der Fehler??? InformationsquelleAutor Pratik Sapkota | 2017-12-11

deep-learning pytorch windows

Wie macht man inspizieren von Variablen in einer checkpoint-Datei in TensorFlow wenn TensorFlow nicht finden können, das tools-Attribut?

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Ich versuche zu prüfen Prüfpunkte mit dem code auf inspect_checkpoint.py. Aber ich war nicht in der Lage, um es arbeiten, weil Sie nicht wirklich ein Beispiel geben. Ich habe versucht, die einfachste Sache, die ich dachte funktionieren

deep-learning machine-learning python tensorflow

Gewusst wie: implementieren eine Tiefe bidirektionale LSTM mit Keras?

4 Antworten

Ich versuche zu implementieren ist eine LSTM based speech recognizer. Bisher konnte ich einrichten bidirektionaler LSTM (ich denke, es funktioniert wie eine bidirektionale LSTM), indem nach dem Vorbild in der Merge-Schicht. Nun will ich versuchen es mit

deep-learning keras lstm

Keras Modell.Zusammenfassung () - Objekts zu einem string

7 Antworten

Ich schreiben wollen *.txt-Datei mit dem neuronalen Netz hyperparameters und die Modell-Architektur. Ist es möglich, zu schreiben, die das Objekt-Modell.Zusammenfassung (), um die Ausgabe-Datei? (...) summary = str(model.summary()) (...) out = open(filename + 'report.txt','w') out.write(summary) out.close Passiert

deep-learning keras python

Tensorflow Confusion Matrix in TensorBoard

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Ich will eine visuelle Verwirrung matrix in tensorboard. Um dies zu tun, ich bin ändern Beispiel Bewertung von Tensorflow Slim: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/eval_image_classifier.py In diesem Beispiel-code, Genauigkeit bereits zur Verfügung gestellt, aber es ist nicht möglich, "confusion matrix" Metrik

deep-learning python tensorboard tensorflow

Bildvorverarbeitung in der Tiefe lernen

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Ich bin das Experimentieren mit deep learning auf Bilder. Ich habe etwa ~4000 Bilder von verschiedenen Kameras mit verschiedenen Lichtverhältnissen, Auflösung und Blickwinkel. Meine Frage ist: Welche Art von image-preprocessing-wäre hilfreich für die Verbesserung der Objekterkennung? (Beispiel:

deep-learning image-processing object-detection

gewusst wie: implementieren von benutzerdefinierten Metrik in keras?

3 Antworten

Bekomme ich diesen Fehler : Summe() got an unexpected keyword argument 'out' wenn ich diesen code ausführen: import pandas as pd, numpy as np import keras from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.models import Sequential def AUC(y_true,y_pred):

deep-learning keras metrics neural-network python

Tensorflow: Verlust verringert, aber die Genauigkeit stabil

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Mein team ist die Ausbildung einer CNN in Tensorflow für binäre Klassifikation von beschädigten/akzeptable Teile. Wir haben unsere code durch ändern der cifar10 Beispiel-code. In meinen früheren Erfahrungen mit Neuronalen Netzen, ich habe immer trainiert, bis der

conv-neural-network convolution deep-learning neural-network tensorflow

Wie finden Sie die Anzahl der Parameter einer keras Modell?

3 Antworten

Für ein Feedforward-Netz (FFN), es ist leicht zu berechnen ist die Anzahl der Parameter. Gegeben CNN, LSTM etc gibt es einen schnellen Weg, um die Anzahl der Parameter in einer keras Modell? InformationsquelleAutor Anuj Gupta | 2016-03-04

deep-learning keras

keras: wie Sie die Ausbildung Geschichte

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In Keras, wir können wieder die Ausgabe von model.fit zu einer Geschichte, wie folgt: history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, validation_data=(X_test, y_test)) Nun, wie Sie die Geschichte in eine Datei für weitere Verwendungen (z.B. zeichnen Diagramme von

deep-learning keras machine-learning neural-network python

Cross-Entropie in PyTorch

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Ich bin ein bisschen verwirrt durch die cross Entropie-Verlust in PyTorch. Angesichts dieses Beispiel: import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable output = Variable(torch.FloatTensor([0,0,0,1])).view(1, -1) target = Variable(torch.LongTensor([3])) criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(output,

deep-learning entropy loss machine-learning pytorch

Pytorch: gewusst wie: konvertieren von Daten in tensor

1 Antworten

Ich bin ein Anfänger für Pytorch. Ich war versucht zu schreiben, CNN code verweisen Pytorch tutorial. Unten ist ein Teil des code, aber es zeigt Fehler "Absturz mit Laufzeitfehler: Variable Daten hat, um ein tensor, aber bekam

deep-learning machine-learning python pytorch

ValueError: Tensor muss aus dem gleichen Graphen als Tensor mit Bidirectinal RNN in Tensorflow

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Mache ich text-tagger über Bidirektionale dynamische RNN in tensorflow. Nachdem die Maschine auf der Eingabe der dimension, ich habe versucht, führen Sie eine Sitzung. dies ist blstm Einstellung teilen: fw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS) bw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS) (fw_outputs, bw_outputs),

bidirectional deep-learning python recurrent-neural-network tensorflow

Keras Fehler : Erwartet 1 array

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Bekam ich die folgende Fehlermeldung, wenn ich versuchte, Sie zu trainieren, eine MLP-Modell in keras(ich bin mit keras version 1.2.2) Fehler bei der überprüfung-Modell Eingabe: die Liste mit Numpy arrays, mit der Sie auf der Durchreise sind,

deep-learning keras machine-learning neural-network python

wie laufen tensorflow verteilt mnist Beispiel

1 Antworten

Ich bin neu verteilt tensorflow. Ich fand diese verteilt mnist-test hier: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dist_test/python/mnist_replica.py Aber ich weiß nicht, wie es läuft. Ich habe folgende Skript: python distributed_mnist.py --num_workers=3 --num_parameter_servers=1 --worker_index=0 --worker_grpc_url="grpc://tf-worker0:2222"\ & python distributed_mnist.py --num_workers=3 --num_parameter_servers=1 --worker_index=1 --worker_grpc_url="grpc://tf-worker1:2222"\ &

deep-learning distributed tensorflow

Tensorflow: feed dict Fehler: Sie müssen einen feed ein Wert für den Platzhalter tensor

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Ich habe einen Fehler, den ich nicht, den Grund herauszufinden. Hier ist der code: with tf.Graph().as_default(): global_step = tf.Variable(0, trainable=False) images = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,33,33,1]) labels = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,21,21,1]) logits = inference(images) losses =

deep-learning python tensorflow

Was ist `lr_policy` im Caffe?

2 Antworten

Ich versuche nur, um herauszufinden, wie ich verwenden können,Caffe. So zu tun, ich habe nur einen Blick auf die verschiedenen .prototxt Dateien im Ordner Beispiele. Es ist eine option, die ich nicht verstehe: # The learning rate

caffe deep-learning gradient-descent machine-learning neural-network

Was ist die Verwendung von train_on_batch() in keras?

2 Antworten

Wie train_on_batch() unterscheidet sich von fit()? In welchen Fällen sollten wir nutzen, train_on_batch()? InformationsquelleAutor Dhairya Verma | 2018-03-04

deep-learning keras machine-learning

Keras für die Umsetzung convolution neural network

2 Antworten

Habe ich nur installieren tensorflow und keras. Und ich habe die einfache demo wie folgt: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load

deep-learning keras python

Caffe | solver.prototxt Werte-Einstellung-Strategie

1 Antworten

Auf Caffe, ich bin versucht zu implementieren eine Vollständig Convolution-Netzwerk für die semantische Segmentierung. Ich Frage mich, gibt es eine bestimmte Strategie, um Ihre 'solver.prototxt' Werte für die folgenden hyper-Parameter: test_iter test_interval iter_size max_iter Kommt es auf

caffe conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

Invalid argument Fehler (unverträgliche Formen) mit TensorFlow

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Ich versuche zu trainieren, ein einfaches Netzwerk mit tensorflow für den MNIST Datensatz. In dem moment, obwohl es nicht funktioniert. Es ist im Grunde eine modifizierte version des Beispiels auf die TensorFlow website. Ich habe gerade ein

deep-learning networking python tensorflow

Keras: Wie predict_generator mit ImageDataGenerator?

3 Antworten

Ich bin sehr neu in Keras. Ich trainierte ein Modell und möchte voraussagen, dass einige Bilder in Unterordnern gespeichert (wie z.B. für die Ausbildung). Für die Prüfung, ich möchte, um vorherzusagen, 2 Bilder von 7 Klassen (Unterordner).

deep-learning generator keras machine-learning python

Tensorflow batch-Größe im Eingangs-Platzhalter

1 Antworten

Ich bin neu Tensorflow und ich kann nicht, warum die Eingabe Platzhalter ist oft dimensioniert der Größe der batches, die für die Ausbildung verwendet. In diesem Beispiel habe ich gefunden hier und in der Offiziellen Mnist-tutorial ist

deep-learning machine-learning python tensorflow

Keras: Wie bekomme Ebene Formen in einem Sequentiellen Modell

3 Antworten

Ich würde gerne den Zugriff auf die layer-Größe aller Ebenen in einer Sequential Keras Modell. Mein code: model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), input_shape=(64,64,3) )) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2))) Dann möchte ich einige code wie den folgenden zu arbeiten for

deep-learning keras python tensorflow theano

Was ist die Verwendung von verbose in Keras während der Validierung des Modells?

3 Antworten

Ich bin mit den LSTM-Modell für die erste Zeit. Hier ist mein Modell: opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx

deep-learning keras python verbose

Fehler in keras - name 'Dichte' ist nicht definiert

1 Antworten

Ich bin neu in Deep Neural Network-Bibliotheken in python. Ich habe installiert Theano & keras in meinem windows-system, indem Sie die folgenden Schritte aus(ich hatte bereits anaconda): Installieren von TDM-GCC-x64. Führen Sie den folgenden code von der

deep-learning keras python-2.7

Wie berechnen Sie die optimale Losgröße

4 Antworten

Manchmal Laufe ich in ein problem: OOM bei der Zuteilung von tensor mit Form e.q. OOM bei der Zuteilung von tensor mit Form (1024, 100, 160) Wo 1024 ist meine batch-Größe, und ich weiß nicht, was ist

deep-learning gradient-descent keras machine-learning neural-network

Häufige Ursachen von nans während der Ausbildung

4 Antworten

Habe ich bemerkt, dass ein häufiges auftreten während der Ausbildung NANs eingeführt. Oft scheint es eingeführt werden durch GEWICHTE im inneren-Produkt - /voll-angeschlossen oder convolution-Schichten Sprengung. Ist, dass dies geschieht, weil die Gradienten-Berechnung ist die Sprengung? Oder

caffe deep-learning gradient-descent machine-learning neural-network

Ein Leitfaden für convert_imageset.cpp

1 Antworten

Ich bin relativ neu in machine learning/python/ubuntu. Habe ich eine Reihe von Bildern .jpg-format, bei dem die Hälfte enthalten ein feature, das ich will, caffe, zu lernen, und die Hälfte nicht. Ich habe Probleme bei der Suche

caffe deep-learning lmdb machine-learning neural-network

Wie initialisieren Sie die GEWICHTE in PyTorch?

4 Antworten

Wie Sie initialisiert die GEWICHTE und biases (zum Beispiel, mit dem Er oder Xavier-Initialisierung) in einem Netzwerk in PyTorch? InformationsquelleAutor Fábio Perez | 2018-03-22

deep-learning neural-network python pytorch

Sehr niedrige GPU-Auslastung während der Ausbildung in Tensorflow

2 Antworten

Ich versuche zu trainieren, eine einfache multi-layer-perzeptron für ein 10-Klasse Bild-Klassifizierung Aufgabe, die einen Teil des Auftrages für die Udacity Deep-Learning-Kurs. Um genauer zu sein, ist die Aufgabe zu klassifizieren Buchstaben gerendert aus verschiedenen Schriftarten (dataset aufgerufen

deep-learning gpu python tensorflow tensorflow-gpu

YOLO-Objekt-Erkennung Modell?

3 Antworten

Derzeit lese ich die Yolo9000 Modell "https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf" und ich bin sehr verwirrt, wie kann das Modell Vorhersagen, die bounding box für die Objekterkennung, ich habe viele Beispiele mit Tensorflow, und in den meisten von Ihnen geben wir

deep-learning object-detection tensorflow yolo

Wie deinstallieren Cuda7.5 von ubuntu?

2 Antworten

Ich habe eine NVIDIA jetson TX1 board. Ich installieren möchte caffe. Basierend auf Caffe Voraussetzungen habe ich installiert, CUDA-toolkit von https://developer.nvidia.com/cuda-downloads. Ich habe später gefunden, dass dieses board hat seine eigenen installtion Beschreibung. Es braucht 10 GB

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Tensorflow: Nicht interpretieren kann feed_dict Schlüssel als Tensor

5 Antworten

Ich versuche zu bauen, ein neuronales Netzwerk-Modell mit einem versteckten layer (1024 Knoten). Die verborgene Schicht ist nichts anderes als ein aufgrund der Kr-Einheit. Ich bin auch der Verarbeitung der Eingabe von Daten in Gruppen von 128.

deep-learning neural-network tensorflow

Keras: Modell.Vorhersagen für ein einzelnes Bild

4 Antworten

Ich würde gerne machen eine Vorhersage für ein einzelnes Bild mit Keras. Ich habe trainiert mein Modell so ich bin nur das laden der GEWICHTE. from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D,

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