deep-learning

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Estimator 및 Dataset API로 교육받은 저장된 모델을 사용하여 예측을 수행하는 방법은 무엇입니까?

나는 model_fn에 모델을 정의하고 input_fn 함수에 입력하여 tf.estimator과 tf.data.TFRecordDataset을 사용하여 cnn 모델을 교육했습니다. 또한 한 번에 하나의 배치 예제를 얻으려면 one-shot iterator을 사용하십시오. 이제 모델 파일 (ckpt, 메타, 색인)을 디렉토리에 학습했습니다. 내가하고 싶은 일은

python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow-estimator 2017-12-12

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Tensorflow Estimator : 별도의 스크립트에서 predict() 함수 사용

train/eval 정확도가 83-85 %에 도달 한 tf.Estimator를 사용하여 모델을 교육하고 평가했습니다. 이제 Estimator 클래스의 predict() 함수 호출을 사용하여 별도의 데이터 세트에서 내 모델을 테스트하고 싶습니다. 가급적 나는 별도의 스크립트로 이것을하고 싶습니다. 나는 SavedModel로 내보낼 필요가 있다고 말하는 thi

python validation tensorflow deep-learning tensorflow-estimator 2017-12-12

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Python에서 잘못된 함수 버전이 호출되었습니다.

Kerac/Tensorflow (Jupyter Notebook)에서 Inception V3 모델의 최상위 레이어를 검색하는 중입니다. Inception V3 모델과 그 가중치를 올바르게 검색 할 수있었습니다. 이제 다음 코드 조각을 사용하여 완전 연결 계층 (최상위 계층)을 얻으려고합니다. base_model = InceptionV3(weights=weig

python tensorflow deep-learning keras 2017-12-13

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깊은 학습을 사용하여 회귀에서 다중 출력 구하기

손의 RGB 이미지와 손의 키포인트의 3D 위치가 데이터 세트로 주어지면 DL에서 회귀 문제로이 작업을 수행하려고합니다. 이 경우 입력은 RGB 이미지이며, 출력은 키포인트의 3D 위치로 추정해야합니다. 회귀에 대한 정보를 보았지만 대부분은 하나의 단일 값을 추정하려고합니다. 한 번에 여러 값 (또는 출력)을 추정 할 수 있습니까? 지금은 이것을 code이

deep-learning regression 2017-12-13

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keras의 예측 중에 드롭 아웃을 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

나는 keras의 신경망 모델에서 드롭 아웃을 사용하고 있습니다. 리틀 비트 코드는 테스트를 위해 model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(classes)) 처럼, 내가 preds = model_1.predict_proba(image)을 사용하고 있습니다. 그러나 테스트 중에 드롭 아웃도 발생해서는 안되는 점수를 예측하는

machine-learning neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-12-13

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keras에서 가변 크기 이미지를 입력하는 방법

나는 tensorflow 백엔드가있는 keras를 사용하여 두 클래스의 이미지 분류 코드를 작성하고 있습니다. 내 이미지는 컴퓨터의 폴더에 저장되어 있으며 이러한 이미지를 내 keras 모델의 입력으로 제공하려고합니다. flow(x,y) 또는 flow_from_directory(directory)을 사용해야하지만 flow(x,y)에는 flow_from_di

image-processing machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-13

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Tensor flow와 RandomShuffleQueue "부족한 요소들 (요청 된 64, 현재 크기 0)"

나는 현재 tensorFlow를 사용하고 있으며, 약간의 튜토리얼을 완성하기는 쉽지만, 우리가 자신의 데이터를 입력하려고 할 때 실제 작업이 시작됩니다. 나는 동물과 배경의 아주 기본적인 데이터 세트 작곡가를 사용했다. 3 개의 tfrecords (train/val/test)를 만들었습니다. 나는 그 다음 그들을 읽고, 간단한 모델을 훈련 시키려고 노력한다

python tensorflow deep-learning training-data 2017-12-13

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심화 학습을 위해 hdf5를 사용하는 계산상의 이점

hdf5 저장소 형식은 심층적 인 학습을 위해 사용됩니다. 데이터 공유에 대한 hdf5의 이점을 이해할 수 있습니다. 그러나 연결된 프레임의 이미지보다는 hd5f를 사용하여 교육하는 동안 효율성을 기대할 수 있습니까? 공유하는 것이 내 관심사 중 가장 적은 경우 hdf5를 사용해야하는 이유가 무엇입니까? 편집 : HDF5 사용자 가이드, FAQ 및 기타 블

database deep-learning storage hdf5 2017-12-13

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깊은 신경 netowk의 정확도에서 로컬 최소값

정확도 그래프에서 로컬 최소값을 나타내는 심 신경 네트워크의 정확도를 향상시키기 위해 어떤 제안을 주겠습니까? 당신이 관찰 무엇

machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-13

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PyTorch의 최종 레이어에서 마스크 특정 요소

이제 action을 출력하고 부적절한 후보를 필터링하는 데 filter을 사용하는 다음 모델을 재생 중입니다. https://arxiv.org/abs/1702.03274 이 모델에서 출력은 마지막 softmax 계층 이후에 필터링됩니다. action_size==3이라고 가정 해 보겠습니다. 따라서 밀도가 높은 & asoftmax layer 이후의 출력은 아

deep-learning pytorch 2017-12-14

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