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Tensorflow tfrecord 파일에서 읽을 수 없습니다.

아래 코드를 사용하여 tfrecords 파일을 만들 수 있습니다. 나는 다음과 같은 오류를 얻고있다 def read_and_decode(filename_queue): reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) img_feature

python tensorflow deep-learning tfrecord 2017-12-14

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Caffe는 하나 이상의 출력 브랜치가있는 얼룩의 그라데이션을 어떻게 업데이트합니까?

Caffe는 다중 손실을 지원합니다. 그런 다음 역 전파 단계에서 일부 얼룩은 서로 다른 손실로 인한 여러 그라디언트를 가질 수 있습니다. Caffe는이 얼룩의 그라데이션을 어떻게 처리합니까? 내가 아는 한, 이것은 네트워크를 설계 할 때 고려되지 않을 수도 있습니다. 그러나이 질문은 새로운 레이어를 쓰려고 할 때 정말로 혼란 스럽습니다. 어떤 아이디어 주

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2017-12-14

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pytorch 손실 값

는 I는이 문서에 기초하여 모듈을 작성 변하지. TextClassifyCnnNet >>FlatCnnLayer >>FilterLayer FilterLayer : class FilterLayer(nn.Module): def __init__(self, filter_size, embedding_size, sequence_length, out_channel

python deep-learning pytorch 2017-12-14

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Keras에서 구현 된 Alexnet에 입력으로 제공되는 .tiff 파일에서 패치를 추출하는 방법은 무엇입니까?

트랜스퍼 학습을 사용하여 기능을 추출하려고합니다. 내 데이터 세트에는 .tiff 형식의 이미지가 있습니다. Keras에서 구현 된 Alexnet에이 형식의 패치를 어떻게 제공합니까?

python python-3.x deep-learning keras 2017-12-14

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길쌈 신경망 입력에 추가 값을 추가 하시겠습니까?

컨볼 루션 신경망 모델에 입력하려는 이미지의 데이터 세트가 있습니다. 그러나이 이미지들 각각에 이미지와 연관된 오브젝트와의 거리 또는 거리가 있습니다. 이 범위를 CNN 모델의 추가 컨텍스트로 입력하고 싶습니다. 추가 정보를 제공하면 어떤 이점이 있습니까? 그것을하는 것이 이치에 맞습니까? Keras에서 실행 가능합니까? 감사합니다.

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-14

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RNN 출력과 규칙 기반 출력의 차이점은 무엇입니까?

저는 기계 학습에 새로운 사람이고 질문이 있습니다. 나는 following this tutorial입니다. LSTM과 RNN에 대해 읽었습니다. , 내가받지 못하고있는 무슨 지금 Iter= 20000, Average Loss= 0.531466, Average Accuracy= 84.60% ['the', 'sly', 'and'] - [treacherous]

machine-learning tensorflow deep-learning artificial-intelligence lstm 2017-12-15

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Keras : ResourceExhaustedError (역 추적에 대한 위 참조) : 모양 텐서를 할당 할 때 OOM [26671,32,32,64]는

내가 tensorflow 백엔드 (Keras 버전 2.1) Keras를 사용하여 내 네트워크를 훈련하고 , 나는 많은 것들을 사용할 시도 인터넷에 있지만 어떤 해결책도 찾지 못했습니다. My Training set and labels: 26721(each image have size (32, 32,1)) , (26721, 10) Validation set

python deep-learning keras tensorflow-gpu keras-2 2017-12-15

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MxNet 신경망이 학습되지 않습니다

MxNet에서 MLP를 만드는 데 문제가 있습니다. 상당히 일정한 값을 출력하는 경향이 있으며 때로는 다른 값을 출력하는 경향이 있습니다. 나는 바이너리 분류를하기 위해 Pima Indians 데이터 세트를 사용하고 있지만, 내가하는 일 (정규화, 스케일링, 활성화, 목적 함수, 뉴런 수, 배치 크기, 에포크 수)이 아무리 유용하지 않은 경우에도 상관 없습

python deep-learning mxnet 2017-12-15

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tf.shape()는 tensorflow의 API <code>tf.shape</code>에서 2 차원 텐서 아닌 1 차원

를 반환는 이 조작 입력의 형태를 나타내는 1-D 정수 텐서를 반환 말한다. 그러나 제가 features = { 'k_mask': tf.VarLenFeature(tf.int64), 'features': tf.VarLenFeature(tf.int64), 'labels': tf.FixedLenFeature([3], tf.int64),

machine-learning tensorflow deep-learning tensor 2017-12-16

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Tensorflow 대 Caffe의 Deconvolution

Caffe의 Deconvolution 레이어와 Tensorflow의 차이점은 무엇입니까? Tensoroflow에는 Caffe에서 사용 된 패딩 모드와 동일한 "SAME"및 "VALID"의 두 가지 패딩 모드가 있습니까? 예를 들어, Tensorflow에 디컨 볼 루션 층이다 : decv = slim.convolution2d_transpose(in_layer

tensorflow deep-learning caffe deconvolution 2017-12-16

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