conv-neural-network 第2页 - IT屋-程序员软件开发技术分享社区

增加神经元或权重会增加还是降低学习率？

我有一个卷积神经网络，我修改了它的体系结构。我没有时间重新培训和执行交叉验证(在最佳参数上进行网格搜索)。我想直观地调整学习速率。我应该增加还是降低我的RMS(基于SGD)优化器的学习率，条件是：我将更多神经元添加到完全连接层？在卷积神经网络上，我在完全连接之前去除子采样(平均或最大池)层，并增加该特征映射和Softmax输出之间的完全连接单元的数量(以便有更多更多的权重连接到 ..

发布时间：2022-02-25 17:52:11 machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network AI人工智能

将数据帧转换为二维阵列

我有一个大小为(140000，22)维的数据框。我必须创建等维数的二维数组才能将其传递到卷积神经网络。您能指导一下如何对此数据帧进行转换吗推荐答案只需在DataFrame上调用.values即可。例如，如果您的数据帧名为df，则可以将df.values传递给卷积神经网络。 ..

发布时间：2022-02-25 17:50:32 python dataframe conv-neural-network convolution Python

代码 import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense,Input from keras import app ..

发布时间：2022-02-25 17:48:41 python machine-learning keras conv-neural-network pre-trained-model AI人工智能

反向传播和渐变下降使用相同的逻辑吗？

CNN使用反向传播来更新随机分配的权重、偏差和过滤器。对于值的更新，我们从头到尾使用链式规则找出梯度，并使用公式 New Value = old value - (learning Rate * gradient) 梯度下降是一个优化器，用于优化损失函数。这里还计算了梯度，公式为 New value = old value - (learning Rate * gradient) ..

发布时间：2022-02-25 17:46:50 neural-network conv-neural-network gradient-descent backpropagation 其他开发

TensorFlow：回调方法`ON_TRAIN_BATCH_END`比批量时间慢

我正在尝试使用RandomSearch创建CNN模型，但速度非常慢，并弹出此错误tensorflow:Callback method on_train_batch_end is slow compared to the batch time 我在Google CoLab中运行我的代码，并在GPU上设置了硬件加速这是我的代码 def model_builder(hp): model= ..

发布时间：2022-02-25 17:45:25 tensorflow keras conv-neural-network 其他开发

当CPU仅在pytorch中可用时，如何并行化一批样本的训练循环？

我希望对单个示例或一批示例进行并行化(在我的情况下，我只有CPU，最多可以有112个)。我试过了，但我得到了一个错误，即损失不能从单独的进程中获得梯度(这完全破坏了我的尝试)。我仍然想这样做，重要的是，在多进程处理之后，我可以执行优化器步骤。我怎么才能绕过它呢？我做了一个完全自成体系的例子： import torch import torch.nn as nn from torch.opt ..

发布时间：2022-02-21 22:58:17 machine-learning deep-learning multiprocessing pytorch conv-neural-network AI人工智能

ValueError:logits 和标签必须具有相同的形状 ((None, 4) vs (None, 1))

我尝试制作一个卷积神经网络来对狗和猫进行分类.我在标题中提到了错误. 从我的搜索来看，有人说错误属于不同版本的tensorflow和keras库，也有人说是语法错误.我会把我的代码放在这里，告诉我哪里出错了. #IMPORTING LIBRARIES将张量流导入为 tf将熊猫导入为 pd导入 keras从 keras.preprocessing.image 导入 ImageDataGene ..

发布时间：2022-01-25 22:55:28 python label conv-neural-network valueerror logits Python

Keras 功能 API:将 CNN 模型与 RNN 相结合以查看图像序列

所以我遇到了一个问题，即如何在 Keras 中将 CNN 与 RNN 结合起来.在发布问题时，有人指出这是解决问题的正确方法.显然我只是忽略了原始代码中的一些内容，这让我回答了我自己的问题. 原来的问题如下: 如何在 Keras 中创建一个模型，将图像序列作为输入，CNN“查看"每个单独的图像，并将 CNN 输出序列输入 RNN? 为了更清楚: 模型一:查看单个图像的 CN ..

发布时间：2022-01-11 09:29:37 keras time-series conv-neural-network recurrent-neural-network 其他开发

使用 CNN 进行二值图像分类 - 选择“否定"的最佳实践数据集?

比如说，我想训练一个 CNN 来检测图像是否是汽车. 选择“非汽车"数据集有哪些最佳做法或方法? 因为这个数据集可能是无限的(基本上任何不是汽车的东西) - 是否有关于数据集需要多大的指南?它们是否应该包含与汽车非常相似但又不是汽车的物体(飞机、船等)? 解决方案与所有监督机器学习一样，训练集应该反映模型将要使用的真实分布.神经网络基本上是一个函数逼近器.您的实际目标是近似真 ..

发布时间：2022-01-09 18:54:04 machine-learning neural-network computer-vision deep-learning conv-neural-network AI人工智能

“RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 32 3 3, but got 3-dimensional input of size [3, 224, 224]"?

我正在尝试使用预训练模型.这就是问题发生的地方模型不应该采用简单的彩色图像吗?为什么它需要 4 维输入? RuntimeError Traceback(最后一次调用)在()3334 # 通过模型前向传递数据--->35 输出 = 模型(数据)36 init_pred = output.max(1, keepdim=Tr ..

发布时间：2022-01-09 18:05:37 python machine-learning pytorch computer-vision conv-neural-network AI人工智能

如何验证 CuDNN 安装?

我已经搜索了很多地方，但我得到的只是如何安装它，而不是如何验证它是否已安装.我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序已安装，并且 CUDA 已安装，但我不知道如何验证 CuDNN 已安装.非常感谢您的帮助，谢谢！附言. 这是针对 caffe 实现的.目前，在没有启用 CuDNN 的情况下一切正常. 解决方案安装 CuDNN 只需要将文件放在 CUDA 目录中.如果您在安装 caf ..

发布时间：2022-01-09 17:54:48 cuda computer-vision caffe conv-neural-network cudnn 其他开发

非法指令:运行任何 Tensorflow 程序时出现 4 错误

我正在尝试训练 Tensorflow 卷积神经网络，但无论我运行程序的环境如何，我总是遇到一个神秘的错误. 在 Jupyter Notebook 中，内核会死掉. 在终端中，我收到“Illegal Instruction: 4"且没有回溯. 在 Pycharm 中，我得到:“进程已完成，退出代码为 132(被信号 4:SIGILL 中断)". 我查看了整个 Internet ..

发布时间：2022-01-08 10:13:17 python tensorflow pycharm jupyter-notebook conv-neural-network Python

`*** RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0` 每当我运行模型(图像)

def __init__(self):super().__init__()self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=5, stride=2, bias=False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2,bias=False) ..

发布时间：2022-01-06 20:00:54 pytorch conv-neural-network 其他开发

pytorch conv2d 值无法在不溢出的情况下转换为类型 uint8_t

我将带有 dtype 的 torch.uint8 的 torch.Tensor 传递给 nn.Conv2d> 模块，它给出了错误 RuntimeError: 值不能被转换为类型 uint8_t溢出:-0.0344873 我的 conv2d 定义为 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5).当我将张量传递给像 self.conv1(x) 这样的模块时，错误出现在我的 ..

发布时间：2022-01-06 19:59:49 python pytorch conv-neural-network Python

Pytorch:获取最后一层的正确尺寸

Pytorch 新手来了！我正在尝试微调 VGG16 模型以预测 3 个不同的类别.我的部分工作涉及将 FC 层转换为 CONV 层.但是，我的预测值不在 0 到 2(3 个类别)之间. 有人能给我指出一个关于如何计算最后一层正确尺寸的好资源吗? 以下是 VGG16 的原始 fC 层: (分类器):顺序((0):线性(输入特征=25088，输出特征=4096，偏差=真)(1): Re ..

发布时间：2022-01-06 19:54:17 python machine-learning pytorch conv-neural-network AI人工智能

将模型从 keras h5 转换为 pytorch - 全连接层不匹配

我已经使用 mmdnn 将两个模型(vgg16 和 resnet50)从 Keras 和 TensorFlow 后端(从作为 model.save 文件)转换为 PyTorch.这是通过以下方式完成的: mmconvert -sf keras -iw vgg.h5 -df pytorch -om keras_to_torch.ptA = imp.load_source('MainModel',' ..

发布时间：2022-01-06 19:52:22 keras pytorch conv-neural-network data-conversion 其他开发

在 pytorch 上使用 MC Dropout 测量不确定性

我正在尝试在 Pytorch 上使用 Mc Dropout 实现贝叶斯 CNN，主要思想是，通过在测试时应用 dropout 并运行多次前向传递，您可以获得来自各种不同模型的预测.我找到了 Mc Dropout 的一个应用，但我真的不明白他们是如何应用这种方法的，以及他们究竟是如何从预测列表中选择正确的预测的这是代码 def mcdropout_test(模型):模型.train()测试 ..

发布时间：2022-01-06 19:49:28 pytorch bayesian conv-neural-network dropout uncertainty 其他开发

通过顺序容器扁平化 PyTorch 构建层

我正在尝试通过 PyTorch 的顺序容器构建一个 cnn，我的问题是我不知道如何展平图层. main = nn.Sequential()self._conv_block(main, 'conv_0', 3, 6, 5)main.add_module('max_pool_0_2_2', nn.MaxPool2d(2,2))self._conv_block(main, 'conv_1', 6, 1 ..

发布时间：2022-01-06 19:48:06 python conv-neural-network pytorch Python

如何将 Pytorch Dataloader 转换为 numpy 数组以使用 matplotlib 显示图像数据?

我是 Pytorch 的新手.在开始使用 CNN 进行训练之前，我一直在尝试学习如何查看输入图像.我很难将图像更改为可与 matplotlib 一起使用的形式. 到目前为止，我已经尝试过: from multiprocessing import freeze_support进口火炬从火炬进口nn进口火炬视觉从 torch.autograd 导入变量从 torch.utils.data 导入 ..

发布时间：2022-01-06 19:38:51 python numpy machine-learning conv-neural-network pytorch AI人工智能

如何使用pytorch同时迭代两个数据加载器?

我正在尝试实现一个包含两个图像的连体网络.我加载这些图像并创建两个单独的数据加载器. 在我的循环中，我想同时通过两个数据加载器，以便我可以在两个图像上训练网络. for i, data in enumerate(zip(dataloaders1, dataloaders2)):# 获取输入输入 1 = 数据 [0][0].cuda(async=True);标签1 = 数据[0][1].cu ..

发布时间：2022-01-06 19:38:29 python machine-learning zip conv-neural-network pytorch AI人工智能

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