theano相关内容
我已经尝试通过使用PyMC3将简单的2D高斯模型拟合到观测数据. 将numpy导入为np导入pymc3作为pmn = 10000;np.random.seed(0)X = np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,0],[0,1]],n);使用pm.Model()作为模型:#优先mu = [pm.Uniform('mux',lower = -1,upper
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我已经为自己制作的计算机视觉应用创建了RESTful API. 使用现有的SVM和以前的NOLearn神经网络可以很好地工作. 但是,我已经使用Keras(Theano后端)训练了一个新的CNN,并且每当我在一个py模块中导入Keras时,它就会崩溃. import keras 我还尝试将其导入views.py文件中,并且它也崩溃了. 这很奇怪,似乎与Django有直接
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为什么我用不同的词得到相同的结果? import keras keras.__version__ '1.0.0' import theano theano.__version__ '0.8.1' from keras.preprocessing.text import one_hot one_hot('START', 43) [26] one_hot('children', 43) [2
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我想通过定义自己的自定义指标(使用Theano后端)来监控y_pred的尺寸 def shape_test(y_true, y_pred): return K.shape(y_pred)[0] 我假设自定义指标函数中y_pred的尺寸等于最小批处理大小.但是,我得到了奇怪的输出.请参见下面的一个可重现的小示例. #imports and definitions import
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我在Theano后端上使用Keras自动编码.并希望对720x1080 RGB图像进行自动编码. 这是我的代码 from keras.datasets import mnist import numpy as np from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D fr
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我正在尝试为Keras实现弹性反向传播优化器(有没有一种方法可以迭代各个参数并更新它们?如果我可以根据其梯度的符号对参数向量进行索引,那也将起作用. class Rprop(Optimizer): def __init__(self, init_step=0.01, **kwargs): super(Rprop, self).__init__(**kwargs)
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我有如下代码.我想做的是在两个密集层中共享相同的权重. op1和op2层的方程式如下 op1 = w1y1 + w2y2 + w3y3 + w4y4 + w5y5 + b1 op2 = w1z1 + w2z2 + w3z3 + w4z4 + w5z5 + b1 在这里,w1到w5的权重在op1和op2层输入之间共享,它们分别是(y1到y5)和(z1到z5). ip_s
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我想在Keras训练GAN.我的最终目标是开始,但是我从最简单的目标开始.在这里,有必要正确了解如何冻结体重,这就是我正在努力解决的问题. 在生成器训练期间,鉴别器权重可能不会更新.我想交替 freeze 和 unfreeze 鉴别器,以交替训练生成器和鉴别器.问题在于在 discriminator 模型上甚至在其权重上将 trainable 参数设置为false不会停止模型的训练(以及权重
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我通过运行"pip install theano"在Windows 7 64位上使用Spyder 2.3.8安装了theano.运作良好.但是,当我尝试运行"import theano"时,出现以下错误: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in import theano File "D:\Anaco
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为简化此问题,例如,当维度(或要素)已经更新n次时,下次我看到该要素时,我要将学习率设置为1/n. 我想出了以下代码: def test_adagrad(): embedding = theano.shared(value=np.random.randn(20,10), borrow=True) times = theano.shared(value=np.ones((20,1
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我正在尝试运行ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call last): File "/home/me/anaconda3/envs/py35/lib/python3.5/site- packages/theano/gpuarray/__init__
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我正在尝试将theano 0.9配置为使用gpu,但是出现了这样的错误. 我将Windows 10与nvidia GeForce 940m和cuda 8一起使用.以前,我的系统在theano 0.8上可以很好地用于gpu计算.我刚刚更新了theano. ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled
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设置Theano与我的图形卡一起工作时,我遇到了很多麻烦-希望你们能帮帮我. 我以前使用过CUDA,并且已正确安装了CUDA,这对于运行Nvidia Nsight必不可少.但是,我现在想将其与PyDev一起使用,并且在第一个很基本,那就是如何设置环境变量.它说我应该"定义一个$ CUDA_ROOT环境变量".有几位消息人士说过要在我的主目录中创建一个新的".pam_environment"文
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我正在使用提供的脚本在GPU上测试Theano为此目的在本教程中: # Start gpu_test.py # From http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html#using-gpu from theano import function, config, shared, sandbox import th
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我已经在Windows计算机上安装了Theano,并遵循了说明的配置. 我将以下.theanorc.txt文件放置在C:\ Users \ my_username文件夹中: #!sh [global] device = gpu floatX = float32 [nvcc] fastmath = True # flags=-m32 # we have this hard coded
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我的代码运行正常.但是,现在我收到一条错误消息: Using gpu device 0: GeForce GT 750M WARNING (theano.gof.cmodule): ModuleCache.refresh() Found key without dll in cache, deleting it. /Users/mas/.theano/compiledir_Darwin-14
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运行theano时,出现错误:内存不足.见下文. 可以采取哪些可能的措施来释放内存? 我知道我可以关闭应用程序等,但是我只想看看是否有人有其他想法.例如,是否可以保留内存? THEANO_FLAGS = mode = FAST_RUN,device = gpu,floatX = float32 python conv_exp.py使用gpu设备0:GeForce GT 650M尝试在以下环境
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我正在尝试在Google Colab中安装theano进行测试.我已经安装了virtualenv并创建了一个环境: !pip3 install virtualenv !virtualenv theanoEnv 但是即使明确提到了"activate"命令的位置,也无法激活虚拟环境. !source /content/theanoEnv/bin/activate theanoEnv
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我安装了Windows 10和Python 2.7.当我运行IDLE时,我发现: Python 2.7.10(默认,2015年10月14日,16:09:02) [MSC v.1500 32位(Intel)] 我希望此处的默认编译器是MinGW的GCC(我已经安装了MinGW),因为我无法使用MSC编译器导入Theano. 我尝试了所有教程,每次成功安装Theano时,但是尝试导入它时,
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我想在运行Windows 7+的计算机上分发我的python代码.它由几个主要位于cprofiles_lmfit.py的.py文件以及一个描述GUI的文件cprofiles.ui和该文档的.pdf文件组成. 我很难过(请参阅pyinstaller --noupx --onefile --add-data="cprofiles.ui;." cprofiles_lmfit.py 除了上述链
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