deep-learning 第9页 - IT屋-程序员软件开发技术分享社区

如何使用keras找到损失值?

我想使用keras中定义的各种损失函数来手动计算损失值.例如: from keras.losses import binary_crossentropy错误=binary_crossentropy([1,2,3,4],[6,7,8,9]) 给我错误 AttributeError: 'list' 对象没有属性 'dtype'. 类似的方式我想使用其他 keras 损失函数.我有我的 y_pr ..

发布时间：2021-12-27 17:24:51 python deep-learning keras Python

什么时候在 Caffe 中使用就地图层?

通过将底部和顶部的 blob 设置为相同，我们可以告诉 Caffe 进行“就地"计算以保持内存消耗. 目前我知道我可以安全地使用就地 "BatchNorm"、"Scale" 和 "ReLU" 层(请让我知道我是否错了).虽然其他层似乎有一些问题(这个问题似乎是一个例子). 何时在 Caffe 中使用就地图层? 它如何与反向传播一起工作? 解决方案正如您所注意到的，就地图层通 ..

发布时间：2021-12-27 17:24:43 machine-learning neural-network deep-learning caffe backpropagation AI人工智能

Keras 自定义数据生成器提供多输入和多输出的维度错误(功能 api 模型)

我已经用 Keras 编写了一个生成器函数，在从 __getitem__ 返回 X,y 之前，我仔细检查了 X 和 Y 的形状，它们没问题，但是生成器给出了维度不匹配数组和警告. (要复制的 Colab 代码:https://colab.research.google.com/drive/1bSJm44MMDCWDU8IrG2GXKBvXNHCuY70G?usp=sharing) 我的 ..

发布时间：2021-12-27 17:24:36 python tensorflow keras deep-learning lstm Python

R 包 Deepnet:训练和测试 MNIST 数据集

我正在尝试使用 deepenet 包的 dbn.dnn.train 函数训练 MNIST 数据集.任务是分类任务.我正在使用以下命令 dbn.deepnet 我面临的问题是: 1) 标签应该是因子类型向量.但是当我输入标签作为因子时，函数给出了一个错误，即“y 应该是一个矩阵或向量".所以，我使用标签作为数字.如何进行分类任务 2) 对 dbn.dnn.train 进行预测的功能 ..

发布时间：2021-12-27 17:24:29 r neural-network deep-learning rbm 其他开发

从 .ckpt 和 .meta 文件中获取输入和输出节点名称 tensorflow

我有张量流模型的 .meta 和 .ckpt 文件.我想知道确切的输入和输出节点名称，但我通过遵循这个. 当我有一个冻结的 protobuf 模型时，我使用以下代码获取输入节点名称和输出节点名称作为列表的开头和结尾: 将 tensorflow 导入为 tf从 tensorflow.python.platform 导入 gfileGRAPH_PB_PATH = 'frozen_model ..

发布时间：2021-12-27 17:24:08 python tensorflow deep-learning Python

我正在尝试在 keras 中创建一个带有分桶的自动编码器，其中输入和输出具有不同的时间步长. model = Sequential()#编码器模型.添加(嵌入(vocab_size，embedding_size，mask_zero=True))model.add(LSTM(units=hidden_size, return_sequences=False))#解码器model.add(Rep ..

发布时间：2021-12-27 17:23:59 deep-learning keras 其他开发

如何使用预加载编写caffe python数据层?

如何在执行其他处理的同时编写异步数据层来预加载批处理?有没有一些示例代码?谢谢解决方案有几种方法可以实现您想要的.我会在这里尝试勾画一个选项. 系统的整体视图是:你有n Loaders 异步加载数据和馈送队列.然后该层从队列中读取 batch_size 项并在 forward() 函数中馈入网络. 导入caffe，多处理类加载器(multiprocessing.Process) ..

发布时间：2021-12-27 17:23:50 python machine-learning neural-network deep-learning caffe AI人工智能

更新时如何在 Tensorflow 中检查梯度中的 NaN?

全部，当你训练一个包含大量样本的大型模型时，一些样本在参数更新时可能会导致NaN梯度. 我想找出这些样本.同时我不希望这批样本的梯度更新模型的参数，因为这可能导致模型的参数为 NaN. 那么有没有人有解决这个问题的好主意? 我的代码如下: # 创建一个优化器.参数 = tf.trainable_variables()opt = tf.train.AdamOptimiz ..

发布时间：2021-12-27 17:23:43 machine-learning tensorflow deep-learning mathematical-optimization AI人工智能

如何解释 h2o.predict() 结果的概率 (p0, p1)

我想了解 h2o.predict() 函数来自 H2o R-package.我意识到在某些情况下，当 predict 列是 1 时，p1 列的值低于 p0.我对 p0 和 p1 列的解释是指每个事件的概率，所以我预计 predict=1 时 p1 的概率应该高于相反事件的概率 (p0)，但它并不总是发生，正如我在以下示例中所示:使用前列腺数据集. 这是可执行的例子: 图书馆(h2o)h ..

发布时间：2021-12-27 17:23:27 r machine-learning deep-learning h2o glm AI人工智能

部署时如何隐藏或加密我自己的 keras 模型文件(如 h5)?

我为应用程序制作了自己的模型并将其作为 .h5 文件保存在 Keras 中.我使用 PyQt5 制作了 GUI 应用程序，这个应用程序使用了这个模型.我正在尝试在没有任何关于深度学习模型的信息的情况下部署此应用程序.我对这种情况有一些疑问. 我可以隐藏或加密我的模型以防止其架构和权重暴露吗? 如果 Keras 不支持加密模型，是否还有其他库(如 PyTorch)支持此功能? 我期待听 ..

发布时间：2021-12-27 17:23:19 keras deployment deep-learning 其他开发

VGG，keras 中的感知损失

我想知道是否可以将自定义模型添加到 keras 的损失函数中.例如: def model_loss(y_true, y_pred):inp = 输入(形状=(128, 128, 1))x = 密集(2)(输入)x = 展平()(x)模型 = 模型(输入=[inp]，输出=[x])a = 模型(y_pred)b = 模型(y_true)# 计算 MSEmse = K.mean(K.square(a ..

发布时间：2021-12-27 17:23:12 python tensorflow keras deep-learning vgg-net Python

未经测试的 Caffe 训练

我正在使用 Caffe 在已知图像数据库上训练 AlexNet.我正在进行基准测试并希望排除测试阶段. 这是 AlexNet 的 solver.prototxt: net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"test_iter:1000测试间隔:1000base_lr:0.01lr_policy: "步骤"伽玛:0.1步长:100000显示:2 ..

发布时间：2021-12-27 17:23:06 machine-learning neural-network deep-learning caffe AI人工智能

在将预测四舍五入到类之后，在 keras 中如何计算回归模型的准确性?

您将如何在 keras 中为回归问题创建和显示准确度指标，例如在将预测四舍五入到最接近的整数类之后? 虽然对于回归问题，准确度本身并没有按传统方式有效定义，但为了确定数据的有序类/标签，将问题视为回归是合适的.但是，同时计算准确度指标也会很方便，无论是 kappa 还是其他类似的指标.这是要修改的基本 keras 样板代码. from keras.models import Sequent ..

发布时间：2021-12-27 17:22:58 python machine-learning tensorflow deep-learning keras AI人工智能

如何在不默认创建新范围的情况下在 tensorflow 中重用变量范围?

我在图表的一个部分创建了一个可变范围，稍后在图表的另一部分我想将 OP 添加到现有范围.这相当于这个蒸馏的例子: 将 tensorflow 导入为 tf使用 tf.variable_scope('myscope'):tf.Variable(1.0, name='var1')使用 tf.variable_scope('myscope', 重用 = True):tf.Variable(2.0, n ..

发布时间：2021-12-27 17:22:48 python tensorflow machine-learning deep-learning tensor AI人工智能

Keras 中的训练准确率是如何确定每个 epoch 的?

我正在 Keras 中训练一个模型，如下所示: model.fit(Xtrn, ytrn batch_size=16, epochs=50,verbose=1, shuffle=True,回调=[model_checkpoint],validation_data=(Xval, yval)) 拟合输出如下所示: 如 model.fit 所示，我的批次大小为 16，总共有 8000 个训练样 ..

发布时间：2021-12-27 17:22:41 machine-learning deep-learning keras AI人工智能

如何向预训练的对象检测模型添加额外的类并训练它检测所有类(预训练 + 新的)?

我关注了这个博客 --> https://medium.com/@teyou21/training-your-object-detection-model-on-tensorflow-part-2-e9e12714bdf ，并构建了一个 SSD Mobilenet 模型，该模型在COCO 数据集称为“ssd_mobilenet_v2_quantized_coco". 这里发生的事情是它完美地 ..

发布时间：2021-12-27 17:22:34 python tensorflow deep-learning object-detection Python

如何在 keras 中制作可训练的参数?

感谢您查看我的问题. 例如. 最终输出是两个矩阵 A 和 B 的和，如下所示: output = keras.layers.add([A, B]) 现在，我想建立一个新参数 x 来改变输出. 我想让 newoutput = Ax+B(1-x) 并且 x 是我网络中的可训练参数. 我该怎么办?请帮帮我~非常感谢！编辑(部分代码): conv1 = Conv ..

发布时间：2021-12-27 17:22:28 python tensorflow keras deep-learning Python

张量流中的损失裁剪(在 DeepMind 的 DQN 上)

我正在尝试使用 Deepmind 在张量流中自己实现的 DQN 论文，并且在裁剪损失函数时遇到了困难. 这是描述损失剪裁的自然论文的摘录: 我们还发现将更新中的误差项剪裁在 -1 和 1 之间是有帮助的.因为绝对值损失函数 |x|对于 x 的所有负值具有 -1 的导数，对于 x 的所有正值具有 1 的导数，将平方误差剪裁在 -1 和 1 之间对应于对 (-1,1) 间隔.这种错误裁剪形 ..

发布时间：2021-12-27 17:22:19 neural-network tensorflow deep-learning conv-neural-network 其他开发

如何将 logits 转换为 tensorflow 中二元分类的概率?

logits= tf.matmul(inputs, weight) + 偏差经过 matmul 运算后，logits 是两个源自 MLP 层的值.我的目标是二元分类，如何将 logits 两个值转换为概率，其中包括正概率和负概率，并且它们的总和为 1? 解决方案 predictions = tf.nn.softmax(logits) ..

发布时间：2021-12-27 17:22:10 tensorflow deep-learning 其他开发

辍学的Keras实现是否正确?

Keras dropout 的实现参考这篇论文. 以下摘录自那篇论文: 这个想法是在测试时使用一个单一的神经网络而不会出现 dropout.该网络的权重是经过训练的缩小版本重量.如果在训练期间以概率 p 保留一个单元，则该单元的输出权重在测试时乘以 p 为如图 2 所示. Keras 文档提到 dropout 仅在训练时使用，以下是 Dropout 实现中的行 x = K. ..

发布时间：2021-12-27 17:22:02 machine-learning neural-network deep-learning keras regularized AI人工智能

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