Програмування deep-learning

9

Як призначити значення змінній TensorFlow?

Я намагаюся призначити нове значення змінній tensorflow у python. import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(0) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.InteractiveSession() sess.run(init) print(x.eval()) x.assign(1) print(x.eval()) Але результат, який я отримую, є 0 0 Отже, значення не змінилося. Чого мені не вистачає?

79 python tensorflow neural-network deep-learning variable-assignment

3

Оцінка кількості нейронів і кількості шарів штучної нейронної мережі [закрито]

Зачинено. Це питання не відповідає вимогам щодо переповнення стека . Наразі відповіді не приймаються. Хочете покращити це питання? Оновіть питання, щоб воно було актуальним для переповнення стека. Закрито 2 роки тому . Удосконалюйте це питання Я шукаю метод, як розрахувати кількість шарів і кількість нейронів на шар. В якості вхідних …

76 machine-learning neural-network deep-learning artificial-intelligence

2

Власний оптимізатор TensorFlow Keras

Припустимо, я хочу написати спеціальний клас оптимізатора, який відповідає стандарту tf.keras API (використовуючи версію TensorFlow> = 2.0). Мене бентежить документально підтверджений спосіб зробити це проти того, що робиться в реалізаціях. Документація для tf.keras.optimizers.Optimizer штатів , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply …

30 python tensorflow deep-learning tf.keras tensorflow2.x

1

Розуміння перенесення градієнтної політики

Я намагаюся відтворити дуже простий приклад програми «Градієнт політики» з його ресурсного джерела блогу «Андрій Карпаті» . У цьому артикулі ви знайдете приклад із CartPole та Gradient Policy зі списком ваги та активації Softmax. Ось мій відтворений і дуже простий приклад градієнта політики CartPole, який ідеально працює . import gym …

19 python machine-learning math deep-learning reinforcement-learning

3

Використання YOLO або інших методів розпізнавання зображень для ідентифікації всього буквено-цифрового тексту, присутнього на зображеннях

У мене є діаграма декількох зображень, усі з яких містять мітки як буквено-цифрові символи, а не лише текстову мітку. Я хочу, щоб моя модель YOLO ідентифікувала всі числа та буквено-цифрові символи, присутні в ній. Як я можу навчити свою модель YOLO робити те саме. Набір даних можна знайти тут. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi …

12 python opencv machine-learning deep-learning yolo

3

Отримайте розташування всього тексту, присутнього на зображенні, за допомогою opencv

У мене є це зображення, яке містить в ньому текст (цифри та алфавіти). Я хочу отримати розташування всього тексту та цифр, присутніх на цьому зображенні. Також я хочу витягнути весь текст. Як мені отримати кординати, а також весь текст (цифри та алфавіти) на моєму зображенні. Наприклад, 10B, 44, 16, 38, …

11 python opencv machine-learning image-processing deep-learning

1

Зберігайте модель кожні 10 епох tensorflow.keras v2

Я використовую кери, визначені як підмодуль в tensorflow v2. Я треную свою модель за fit_generator()методом. Я хочу зберігати свою модель кожні 10 епох. Як я можу цього досягти? У Керасі (не як підмодулі tf) я можу дати ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Але в tf v2 вони змінили це на те, ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)де save_freqможе …

10 python keras deep-learning tensorflow2.0 tf.keras

2

Використовуючи модуль мозку Gekko, як визначити, скільки шарів і який тип шару використовувати для вирішення проблеми глибокого навчання?

Я навчаюсь використовувати мозковий модуль Gekko для додатків глибокого навчання. Я створив нейронну мережу, щоб дізнатися функцію numpy.cos (), а потім отримати подібні результати. Я добре підходить, коли межі тренувань: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) Але модель розпадається, коли я намагаюся розширити межі до: x = np.linspace(0,3*np.pi,100) Що потрібно змінити в моїй …

9 neural-network deep-learning gekko

Запитання з тегом «deep-learning»