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Keras ValueError : 입력 값 0이 레이어 conv2d_1과 호환되지 않습니다. 예상 ndim = 4, 찾음 ndim = 5

모든 솔루션을 선택했지만 여전히 동일한 오류가 발생합니다. 내 트레이닝 이미지 모양은 (26721, 32, 32, 1)이며 4 차원이라고 믿지만 왜 오류가 5 차원인지를 알지 못합니다. 내가 model.fit_generator을 정의하고 model.fit_generator(train_dataset, train_labels, nb_epoch=epochs, v

python tensorflow deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-06

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keras tensoflow의 두 모델을 병합하여 하나의 모델을 만드는 방법

두 개의 사전 훈련 된 모델 중 하나는 연령 분류 용이고 다른 하나는 성별 분류 용입니다. 나이 성별 분류 자 ​​네트워크를 만들고 싶었 기 때문에 두 네트워크를 병합하고 동일한 네트워크에서 성별과 성별을 모두 보여주고 싶었습니다. 내가 뭘하려 는 from keras.models import load_model model_age = load_model(

tensorflow deep-learning keras 2017-12-06

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Tensorflow : 변수 rnn/basic_lstm_cell/kernel 이미 존재 함, 허용되지 않음

다음은 jupyter로 작성된 나의 tensorflow RNN 네트워크 코드의 일부입니다. 전체 코드가 처음에는 완벽하게 실행되지만 오류가 더 많이 발생합니다. 코드 : x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) def recurrent_nn_model(x): x = tf.t

machine-learning tensorflow deep-learning lstm rnn 2017-12-06

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Inception V3의 Inception V3에서 레이어 중 일부가 Python 3이있는 TensorFlow에서

TensorFlow으로 Inception v3 model의 첫 번째 3 개 레이어를 제외한 레이어를 동결하고 Python 3에있는 가중치를 다시 초기화하고 다시 초기화 할 수 있습니다. 네트워크의 세 번째 첫 번째 계층 만 추적하십시오. 이것이 초기 모델 내에서 수행 될 수 없다면, 이것을 수행 할 수있는 다른 네트워크 (TensorFlow)가 있습니까?

python machine-learning tensorflow deep-learning data-science 2017-12-06

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Pytorch의 변수에 대해 지수 이동 평균 쇠퇴를 적용하는 방법은 무엇입니까?

다음 종이를 읽고 있습니다. 그리고 변수에 EMA 붕괴를 사용합니다. https://arxiv.org/pdf/1611.01603.pdf 훈련 동안, 모델의 모든 무게의 이동 평균은 0.999의 지수 붕괴 속도 유지 있습니다. 그들은 TensorFlow를 사용하며 관련 EMA 코드를 발견했습니다. https://github.com/allenai/bi-att-

deep-learning pytorch 2017-12-06

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입력 크기/해상도가 Convolutional Neural Networks의 성능에 영향을 줍니까?

나는 6600 클래스와 이미지가 약 50000이고 내 PC의 램이 12GB 인 이미지 분류기를 구축하고 있습니다. 내 램은 이미지 훈련에 충분하지 않습니다. 이미지의 해상도는 모델의 정확도에 영향을 미칩니다. 나는 길쌈 신경 네트워크를 사용하고 있습니다.

image-processing deep-learning keras 2017-12-06

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TAN에서 구현 된 GAN의 '재사용'플래그의 목적은 무엇입니까?

나는 GAN 튜토리얼을 통해 갈 것이고 '재사용'플래그를 사용했음을 눈치 챘다. 아래의 코드를 살펴보면 reuse이 각 변수 범위 초기화 내에서 사용되는 것을 볼 수 있습니다. 는 (I는 명확하지 여전히 문서에서 찾고 있지만 시도 : https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variable_scope/) de

python tensorflow neural-network deep-learning 2017-12-06

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Tensorflow - 선형 회귀

선형 회귀에 대한 I 텐톨 플로 프로그램입니다. 나는 (최소) 손실 함수를 최적화하기 위해 Gradient Descent 알고리즘을 사용하고 있습니다. 그러나 프로그램을 실행하는 동안 손실 함수의 가치가 증가하고 있습니다. 내 프로그램과 출력은 다음과 같습니다. 내 프로그램에 대한 import tensorflow as tf W = tf.Variab

python machine-learning tensorflow deep-learning linear-regression 2017-12-07

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TensorFlow에서 밀도가 떨어지는 레이어 앞이나 뒤에 누락 레이어가 있습니까? 드롭 아웃 층은 지난 조밀 한 층 한 후 간다 <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/layers#building_the_cnn_mnist_classifier" rel="nofollow noreferrer">A Guide to TF Layers</a>에 따르면

: dense = tf.layers.dense(input, units=1024, activation=tf.nn.relu) dropout = tf.layers.dropout(dense, rate=params['dropout_rate'], training=mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN) logits =

machine-learning tensorflow neural-network deep-learning regularized 2017-12-07

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검증 정확도는 의미

내 데이터 세트는 다음을하지 않습니다 . 핫 인코딩 대상 배열 [0,1], [1,0]을 사용하여 몇 가지 결과를 얻었습니다 (테스트 세트에서 ~ 83 %의 정확도에 도달). 이것이 바보 같음을 깨달은 것은 타겟 어레이를 바이너리 형식 [0] 또는 1으로 변경하고 categorical_crossentropy를 바이너리 크로스 엔트로피로 변경했습니다. 이 접근

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-07

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