chainer

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친애하는 chainer 커뮤니티, 내가 (프랑스어 번역 영어) seq2seqofficial example에서 NStepLSTM의 논리 사용을 투쟁 없습니다. def __call__(self, xs, ys): xs = [x[::-1] for x in xs] #Reverse x는 지금까지의 내가 xs을 이해할 수 같은 영어 문구와 ys는 프랑스의 문구입니다.

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Chainer 라이브러리의`__init __. py` 파일에서 "#NOQA"는 무엇을 의미합니까?

나는 #NOQA은 무엇을 의미 하는가 Chainer 소스 코드를 읽고 https://github.com/chainer/chainer/blob/master/chainer/init.py#L7 from chainer import configuration # NOQA from chainer import cuda # NOQA from chainer import

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나는이 페이지를 발견하는 방법 chainer

에 무게 이니셜을 자비에 사용 : https://docs.chainer.org/en/stable/reference/initializers.html 방법 chainer에 무게를 초기화 무게 이니셜을 자비에 사용하는? 만약 CAFFE의 xavier 충전제를 의미한다면

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컵으로 비동기 GPU 메모리 전송

cupy (또는 chainer)으로 비동기식으로 메모리를 GPU로 전송할 수 있습니까? GPU 메모리에 맞지 않는 매우 큰 데이터를 가진 비교적 작은 네트워크를 교육하고 있습니다. 이 데이터는 CPU 메모리에 저장되고 GPIB에 제공되어야 미니 버스 계산이 순차적으로 수행됩니다. 메모리 전송 시간이이 응용 프로그램의 주요 병목 지점입니다. 비동기식 메모리

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체인저에서 손실 무게를 설정하는 방법은 무엇입니까?

먼저 질문과 상황에 대해 알려드립니다. 나는 chainer에서 다중 라벨 분류를하고 싶고 나의 클래스 불균형 문제는 매우 심각하다. 이 경우 나는 손실 함수를 계산하기 위해 inorder를 조각 내야한다. 예를 들어 다중 레이블 분류에서 ground truth 레이블 벡터의 대부분 요소는 0이고 그 중 소수만이 1이다.이 상황에서 F .sigmoid_cro

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일괄 처리의 모든 예제에 대해 서로 다른 가중치를 지원하는 일괄 처리 선형 링크를 구현하는 방법은 무엇입니까?

y=Wx+b을 계산하기 위해 chainer.functions.linear을 사용합니다. 필자의 경우, 한 차원 더 선형 링크를 구현해야합니다. 입력 예는 (c, x)이고 원하는 출력은 y = W_c x + b입니다. 바이어스를 무시하고 그것을 y = W_c x으로합시다. 기수는 {c}으로 미리 알려져 있습니다 (일반적으로 샘플 클래스). 이론적으로 W 매개

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Chainer를 사용하여 MLP를 학습하는 중 오류가 발생했습니다.

첫 번째 Chainer 튜토리얼에서와 같이 간단한 다중 레이어 퍼셉트론을 테스트하고 테스트하려고합니다.하지만 MNIST 대신 자체 데이터 세트를 사용합니다. 대신 교육 및 예측 값을 인쇄 class MLP(Chain): def __init__(self, n_units, n_out): super(MLP, self).__init__()

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chainer.training.extensions.Evaluator에서 여러 GPU를 사용하는 방법?

트레이닝 모델이 여러 GPU에 있기 때문에 트레이닝 중에 trainer.extend를 사용하여 모든 모델을 유효화합니다.하지만 chainer.training.extensions.Evaluator에는 하나의 장치 인수가 있지만 내 모델 네트워크 매개 변수는 2 GPU입니다. 이 상황에서 유효성을 검사하는 방법?

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cupy가 cython (예 : 버퍼링 된 인덱스)을 지원합니까?

나는 체인 링커 링크를 정의했지만 구현이 너무 느리다. 나는 내 코드의 cython CPU 버전을 구현했다. 하지만 GPU를 통해 속도를 더욱 높이고 싶습니다. 그래서 나는 다음과 같은 코드를 테스트하지만, 실패 : %%cython import numpy as np cimport numpy as np import cupy as cp cimport

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chainer v2.0에서 학습 네트워크의 레이어 매개 변수를 수정하는 방법은 무엇입니까?

다른 데이터베이스에서 네트워크를 미리 훈련했다고 가정합니다. 오버 피팅 (overfitting) 문제로 인해 데이터베이스가 다양성이 많지 않으므로 초과 적용 문제는 매우 심각합니다. 내가 chainer v2.0에 pretrained 네트워크 매개 변수를로드하려면이 경우, 내가 chainer2.0에서 사용해야합니다, 내가 chainer1.0 알고 휘발성 키워