keras-2

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"Flatten"또는 "Reshape"를 사용하여 케라에서 알려지지 않은 입력 모양의 1D 출력을 얻습니다.

케라 레이어 Flatten() 또는 Reshape((-1,))을 내 모델 끝에 사용하여 [0,0,1,0,0, ... ,0,0,1,0]과 같은 1D 벡터를 출력하고 싶습니다. 슬프게도 내 알 수없는 입력 모양 때문에 문제가 있습니다 : input_shape=(4, None, 1))). 그래서 일반적으로 입력 도형은 출력 BATCH_SIZE의 X 알 치수 (:

python tensorflow keras keras-2 2017-11-28

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Keras 2.0에서 병합 레이어 (lambda/function)를 사용 하시겠습니까? 내가 <code>Keras</code> V2에 포트 <a href="https://github.com/explosion/spaCy/tree/master/examples/keras_parikh_entailment" rel="nofollow noreferrer">this</a> 모델에 노력하고 있지만 나는 다음과 같은 기능을 가진 문제가

: def __call__(self, sent1, sent2): def _outer(AB): att_ji = K.batch_dot(AB[1], K.permute_dimensions(AB[0], (0, 2, 1))) return K.permute_dimensions(att_ji, (0, 2, 1)) return

machine-learning tensorflow keras keras-layer keras-2 2017-10-20

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여러 GPU로 하나의 모델을 연습하십시오

케라 또는 tensorflow를 프로그래밍하여 여러 GPU에서 교육을 나누는 방법은 GPU가 8 개인 amaozn ec2 인스턴스에 있다고 가정하고 모든 것을 더 빠르게 훈련하고 싶지만 코드는 단일 CPU 또는 GPU를위한 것일뿐입니다.

python-3.x keras gpu tensorflow-gpu keras-2 2017-10-21

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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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predict_classes()에서 각각의 jpeg 파일로 클래스를 매핑하는 방법은 무엇입니까?

나는 흐름을 디렉토리에서 가져 와서 이미지를 가져 와서 생성기를 만들었는데이 생성기를 사용하여 확률과 클래스를 예측하기 위해 predict_generator에서 사용했다. 문제는 내가 두 가지를 모두 예측할 때 임의의 위치에서 임의의 인수를 사용하지 않지만 레이블이 뒤섞이는 것입니다. 올바른 레이블에 올바른 클래스를 어떻게 할당 할 수 있습니까? 다음은 내

python-3.x neural-network keras generator keras-2 2017-12-19

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마지막 축의 인덱스가 주어진 경우에만 tensorflow의 tensors를 효율적으로 마스크하는 방법은 무엇입니까?

나는 텐서 형상을 가지고 있다고 가정한다. (batch_size, a, ... , c, d, e) 여기서 a, ..., c, d, e는 정수이다. 예 : (batch_size, 500, 3, 2, 2, 69) 또는 (batch_size, 2, 2). 1) I : 내 질문은 모든 텐서입니다 만의 내가 tensor1의 마지막 축 tensor2tensor2.ge

tensorflow keras mask keras-2 2017-12-24

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should not model.trainable = False는 모델에서 가중치를 고정합니까?

무료로 훈련 된 VGG16의 레이어 (아래 'conv_base')를 고정시키고 그 위에 새로운 레이어를 추가하여 기능을 추출하려고합니다. 모델의 (ret1)/after (ret2) 피팅 전에 'conv_base'에서 동일한 예측 결과를 얻을 것으로 예상되지만 그렇지 않습니다. 체중 고정을 확인하는 잘못 된 방법입니까? 로딩 VGG16 및 모델 전 untra

keras keras-2 2017-11-09

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Python Keras : 레이어가 입력과 똑같이 출력됩니다.

Keras를 사용하여 네트워크를 구축하고 있습니다. 이 과정에서 LSTM 입력을 사용하는 레이어가 필요합니다. 아무 것도하지 않고 그냥 입력과 똑같이 출력합니다. [A_t1, A_t2가 A_t3가 A_t4가 A_t5가 A_t6], I는 층을 찾고 같이 LSTM 각 입력 레코드 인 경우, 즉 :는 model.add(SomeIdentityLayer(x))

tensorflow keras lstm keras-layer keras-2 2017-11-15

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Keras : 병합/연결 레이어 : TypeError : __init __() 'axis'인수에 대해 여러 값이 있습니다.

다음 네트워크를 생성했습니다. 아이디어는 left과 right의 출력을 결합한 다음 LSTM 모델로 전송하는 것입니다. EMBED_DIM = 4 look_back = 6 feature_num = 2 ENCODE_DIM = 676 left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_D

python lambda keras keras-layer keras-2 2017-11-16

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Keras는 : 임베드 대 조밀 한 - ValueError를 : 입력 0 레이어 repeat_vector_9와 호환되지 않습니다 :</p> <pre><code>left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_DIM,))) left.add(RepeatVector(look_back)) </code></pre> <p>을하지만, 내가 필요 : 예상 ndim = 2, ndim = 3

내가 잘 작동 다음과 같은 네트워크했다 발견 퍼가기 층으로 조밀 한 층을 바꿉니다 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-119-5a5f1

keras embedding keras-layer word-embedding keras-2 2017-11-18

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