theano相关内容
我是 Theano 的新手,我想知道如何直接从脚本配置默认设置(不设置环境变量).例如.这是一个有效的解决方案(source): $ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py 我打算提出仅由以下人员执行的相同解决方案: $ python check1.py 和附加参数直接在脚本本身中设置.例如
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我正在尝试使用 PyMC 3 创建如下所示的模型,但无法弄清楚如何使用 lambda 函数将概率正确映射到观察到的数据. 将 numpy 导入为 np将 pymc 导入为 pm数据 = np.array([[0, 0, 1, 1, 2],[0, 1, 2, 2, 2],[2, 2, 1, 1, 0],[1, 1, 2, 0, 1]])(D, W) = data.shapeV = len(set(
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我正在学习逻辑回归概念的概念.当我在 python 中实现它时,它显示了下面提到的一些错误.我是python的初学者.有人可以帮忙纠正这个错误吗? RuntimeError Traceback(最近一次调用最后一次)在 () 64 theano.printing.pydotprint(predict,65 outfile="pics/logreg_pydotprint_predic.png
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我正在尝试编写一个自定义 Theano Op,它在两个值之间对函数进行数值积分.Op 是 PyMC3 的自定义似然,它涉及一些积分的数值评估.我不能简单地使用 @as_op 装饰器,因为我需要使用 HMC 来执行 MCMC 步骤.任何帮助将不胜感激,因为这个问题似乎已经出现好几次,但从未得到解决(例如 https://stackoverflow.com/questions/36853015/usi
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我正在使用 Theano 的 LSTM 教程 (http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html).在 lstm.py (http://deeplearning.net/tutorial/code/lstm.py) 文件中,我不明白以下行: c = m_[:, None] * c + (1. - m_)[:, None] * c_ m_[:, None] 是
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我尝试按照在当前 Ubuntu 上轻松安装优化的 Theano 上的说明进行操作但它不起作用:每当我使用 GPU 运行 Theano 脚本时,它都会给我错误消息: 已安装 CUDA,但设备 gpu 不可用(错误:无法获取可用 gpu 数量:未检测到支持 CUDA 的设备) 更具体地说,按照链接网页中的说明,我执行了以下步骤: # 安装 Theanosudo apt-get insta
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我是 Theano 的新手.正在尝试设置配置文件. 首先,我注意到我没有 .theanorc 文件: locate .theanorc - 不返回任何内容 echo $THEANORC - 不返回任何内容 theano.test() - 没问题 我猜在安装 theano 时创建了一些默认配置.它在哪里? 解决方案 Theano 本身不创建任何配置文件,但其所有配置标志
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当我在 Python 中运行 import theano 时,我收到以下错误消息: Python 2.7.6(默认,2015 年 6 月 22 日,17:58:13)[GCC 4.8.2] 在 linux2 上输入“帮助"、“版权"、“信用"或“许可"以获取更多信息.>>>进口theano回溯(最近一次调用最后一次):文件“",第 1 行,在 中文件“/usr/l
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我正在尝试在 Enthought Python Distribution (EPD) 上安装 Theano,但我收到一个奇怪的错误.这是我的安装方式: 我已将 EPD 安装到 C:\Python27. 之后,我使用 easy_install pip 安装了 pip我使用 pip install Theano 安装了 Theano 为了测试,我启动 ipython 并输入 import
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我正在做一些 pymc3 并且我想创建自定义随机指标,但是似乎没有很多关于它是如何完成的文档.我知道如何使用 as_op 方式,但是显然这使得无法使用 NUTS 采样器,在这种情况下,我看不到 pymc3 优于 pymc. 教程中提到可以通过继承theano.Op来完成.但是谁能告诉我它是如何工作的(我还在开始使用 theano)?我有两个要定义的随机指标. 第一个应该更简单,它是一个
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以下 tensorflow 中的 theano 函数的等效函数可能是什么? Theano.tensor.nnet.categorical_crossentropy(o, y) 解决方案 对于二维张量的二维张量: def crossentropy(p_approx, p_true):返回-tf.reduce_sum(tf.multiply(p_true, tf.log(p_approx)),
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我正在考虑创建一个定制的神经网络.基本结构和往常一样,但是我想截断层之间的连接.例如,如果我构建一个具有两个隐藏层的网络,我想删除一些权重并保留其他权重,如下所示: 这不是传统的dropout(为了避免过度拟合),因为剩余的权重(连接)应该被指定和固定. python 有什么方法可以做到吗?Tensorflow、pytorch、theano 或任何其他模块? 解决方案 是的,你
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我只是 pip 安装了 theano 并尝试运行 theano.test().它产生了很长的错误日志,我复制了第一部分.我还尝试了其他几个例子 - 我见过 "local_dot_to_dot22" 和 "ValueError: invalid token "Files\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy1.5.2.2785.win-x86_64\Scri
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我已经在我的机器上安装了 Theano 框架并启用了 CUDA,但是当我在我的 python 控制台中“导入 theano"时,我收到以下消息: >>>进口theano使用 GPU 设备 0:GeForce GTX 950(CNMeM 已禁用,CuDNN 不可用) 既然“CuDNN 不可用",我从 Nvidia 网站下载了 cuDnn.我还在环境中更新了“路径",并在“.theanorc.
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给定一个在 python numpy 中的矩阵,它的某些行有前导零.我需要将所有零移到行尾.例如 0 2 3 40 0 1 52 3 1 1 应该转化为 2 3 4 01 5 0 02 3 1 1 在 python numpy 中有什么好的方法可以做到这一点吗? 解决方案 修复前导零行 - def fix_leading_zeros(a):掩码 = a!=0flipped_mas
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我正在使用 Theano 创建一个神经网络,但是当我尝试在一个列表中同时返回两个张量列表时出现错误: #这是导致错误的行#type(nabla_w) == #type(nabla_w[0]) == 反向传播 = 函数(func_inputs,[nabla_w,nabla_b])类型错误:输出必须是 theano 变量或 Out 实例.收到类型为 的 [dot.0, d
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在 TensorFlow 或 Theano 中,您只需告诉库您的神经网络如何,以及前馈应该如何运作. 例如,在 TensorFlow 中,您可以这样写: with graph.as_default():_X = tf.constant(X)_y = tf.constant(y)隐藏 = 20w0 = tf.Variable(tf.truncated_normal([X.shape[1],
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我有像这样的 ndarray : diag = []diag.append(np.diag([1,1,0]))diag.append(np.diag([0,1,1]))诊断[数组([[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 0]]), 数组([[0, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]])] 如何将其转换为 float 64, matrix 类型的 Theano 张
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在执行语句时, hist = model.fit(X_train,Y_train,batch_size = batch_size,epochs = nb_epoch,verbose = 1,validation_data = {X_test,Y_test))我遇到了错误,_standardize_user_data中的第737行"C:\ Users \ Parag \ Anaconda3 \
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如标题所示, ,为我的软件包构建文档可以在本地正常运行,但不能在服务器上运行.我收到以下错误: 跟踪(最近一次通话最近):文件"/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/crbm/envs/latest/lib/python2.7/site-packages/sphinx/cmdline.py“,第295行,opts.warningise
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