Запитання з тегом «keras»

Я намагаюся узгодити своє розуміння LSTM і наголосив тут, на цій посаді Крістофер Олах, реалізований у Керасі. Я стежу за блогом, написаним Джейсоном Браунлі для підручника «Керас». Що я в основному плутаю, це Перестановка рядів даних у [samples, time steps, features]та, Державні LSTM Давайте зосередимось на двох вищезазначених питаннях з …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Для будь-якого шару Keras ( Layerклас), може хто - то пояснити , як зрозуміти різницю між input_shape, units, dimі т.д.? Наприклад, доктор говорить, unitsзадайте форму виводу шару. На зображенні нейронна сітка внизу hidden layer1має 4 одиниці. Чи це безпосередньо перекладається на unitsатрибут Layerоб’єкта? Або unitsв Керасі однакова форма кожної ваги …

261 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

Якщо я хочу використовувати функцію BatchNormalization в Keras, то чи потрібно мені викликати її один раз лише на початку? Я читав цю документацію на неї: http://keras.io/layers/normalization/ Я не бачу, куди мені це потрібно дзвонити. Нижче наведено мій код, який намагається використовувати його: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, …

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Я намагаюся навчити CNN класифікувати текст за темами. Коли я використовую бінарну перехресну ентропію, я отримую ~ 80% точності, при категоричній перехресній ентропії я отримую ~ 50% точності. Я не розумію, чому це. Це багатокласова проблема, чи це не означає, що я повинен використовувати категоричну перехресну ентропію і що результати …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Я підготував двійкову модель класифікації з CNN, і ось мій код model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2)) # …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Я створив нейромережу з Керасом. Я б візуалізував його дані Tensorboard, тому я використав: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) як пояснено в keras.io . Під час запуску зворотного дзвінка я отримую <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, але я не отримую жодного файлу у своїй папці "Графік". Чи є щось не так у тому, …

143 keras  tensorboard 

Багато користувачів це наводить як причину переходу на Pytorch, але я ще не знайшов виправдання / пояснення для того, щоб пожертвувати найважливішою практичною якістю, швидкістю для нетерплячого виконання. Нижче наведено ефективність бенчмаркінгу коду, TF1 проти TF2 - TF1 працює десь від 47% до 276% швидше . Моє запитання: що на …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Коли я sess = tf.Session()виконую команду в середовищі Tensorflow 2.0, я отримую повідомлення про помилку, як показано нижче: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' Інформація про систему: Платформа та розповсюдження ОС: Windows 10 Версія Python: 3.7.1 Версія Tensorflow: …

132 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

Я запускаю модель Keras, термін подання якої становить 36 годин, якщо я треную свою модель на процесорі, це займе приблизно 50 годин, чи є спосіб запустити Keras на gpu? Я використовую бекенд Tensorflow і запускаю його на своєму ноутбуку Юпітера без анаконди.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Я намагаюся реалізувати приклад бінарної класифікації за допомогою даних даних IMDb в Google Colab . Я реалізував цю модель раніше. Але коли я спробував це зробити ще раз через кілька днів, він повернув помилку значення: 'Об'єктні масиви не можна завантажувати, коли enable_pickle = False' для функції load_data (). Я вже …

113 python  numpy  keras 

Я намагаюся зрозуміти LSTM і як їх побудувати за допомогою Кераса. Я з'ясував, що в основному є 4 режими для запуску RNN (4 правильних на малюнку) Джерело зображення: Андрій Карпатій Тепер мені цікаво, як виглядав би мінімалістичний фрагмент коду для кожного з них у Keras. Так щось на кшталт model …

108 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

Я намагаюся зрозуміти роль Flattenфункції у Кераса. Нижче мій код, який представляє собою просту двошарову мережу. Він бере двовимірні дані форми (3, 2) і виводить одновимірні дані форми (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

Мені було цікаво, чи можливо зберегти частково навчену модель Keras і продовжити навчання після завантаження моделі знову. Причиною цього є те, що в майбутньому у мене буде більше навчальних даних, і я не хочу перекваліфікувати всю модель знову. Я використовую такі функції: #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save …

98 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Я навчаю нейронну мережу для свого проекту за допомогою Keras. Keras забезпечив функцію ранньої зупинки. Чи можу я знати, які параметри слід дотримуватись, щоб уникнути перенапруження нейронної мережі за допомогою ранньої зупинки?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

У документації Keras незрозуміло, що це насправді. Я розумію, що ми можемо використовувати це для стиснення вхідного простору об’єктів у менший. Але як це робиться з точки зору нейронного дизайну? Це автоенцедер, RBM?

97 keras