keras

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keras 입력 데이터에 대해 numpy 배열로 목록을 가져 오는 것에 대한 해결 방법은 무엇입니까? 내가 keras에 CNN 모델을 양성하기 위해 노력하고있어

, 내 데이터는이 type(datain) <class 'list'> len(datain) 35000 type(datain[0]) <class 'numpy.ndarray'> datain[0].shape (256,256,1) 그리고있는 내 입력 데이터처럼 네트워크 AttributeError: 'list' object has no attribut

python arrays numpy keras 2017-12-26

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Keras는 출력이없고 메모리와 CPU 사용량이 높지 않으며 텐서 보드를 사용할 때 GPU가 사용되지 않습니다. 콜백

저는 Keras에서 이상한 상황에 처하게되어 정말 괴롭습니다. 추가 접힘, 전체 평균 풀 및 고밀도 레이어가있는 사전 시작된 Inception을 사용하여 CNN을 교육하려고합니다. ImageDataGenerator를 사용하여 데이터를로드하고 있습니다. 데이터 생성기가 정상적으로 작동하며 테스트를 마쳤습니다. 모델도 잘 컴파일됩니다. 그러나 fit_gener

python keras 2017-12-26

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Core ML에 두 개의 매개 변수가있는 사용자 지정 레이어

이 위대한 기사 (http://machinethink.net/blog/coreml-custom-layers/) 덕분에 Keras 사용자 지정 레이어로 coremltools 및 Lambda를 사용하여 변환하는 방법을 이해했습니다. 그러나 두 가지 매개 변수를 사용하여 상황을 이해할 수는 없습니다. #python def scaling(x, scale):

ios swift deep-learning keras coreml 2017-12-27

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Many to One LSTM Keras Python

1 개의 출력과 244000 개의 행을 생성하는 5 가지 기능의 프로세스에 대해 아래 데이터 세트가 있습니다. 출력은 열 7에 있습니다. 각 입력은 1/10 초마다 샘플링됩니다. 나는 5 내 질문은의 타임 스텝이있는 LSTM 네트워크와 7 열 (값 1 (t + 1))를 예측하는 원 : 무엇 내 3D 입력 텐서 매개 변수를해야 하는가? [244000, 5,

python keras 2017-12-27

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이미지 주문 텐서 흐름

텐서 흐름을 사용하는 슬라이딩 윈도우 코드를 실행 중입니다. 그것은 Theano를위한 것입니다. 그래서 이미지 치수 순서 오류가 발생합니다. 누군가는 텐서 흐름을 위해 그것을 수정하는 방법을 말해 줄 수 있습니까? 에러 : 에 ValueError : 검사 오류 : 예상 INPUT_2하는 형상을 갖도록 (없음, 224, 224, 3) 그러나 형상 어레이 (1

python tensorflow deep-learning keras 2017-12-27

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Keras CNN 치수 문제

this 문서를 기반으로 이미지 분할 작업을 위해 Keras를 사용하여 CNN을 작성하려고합니다. 내 데이터 세트가 작기 때문에 Keras ImageDataGenerator을 사용하고 fit_generator()으로 보내고 싶습니다. 그래서 Kerac 웹 사이트의 example을 따랐습니다. 그러나 이미지와 마스크 제너레이터를 압축하지 못했기 때문에이 an

python neural-network keras 2017-12-27

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keras는 다음과 같이 서로 다른 학습 속도

와 훈련이 내가 keras를 사용하여 간단한 LSTM 모델을 구축하고 훈련을 재개 : model = Sequential() model.add(LSTM(activation='tanh',input_dim=6,output_dim=50,return_sequences=False)) model.add(Dense(output_dim=1,activation = 'si

tensorflow machine-learning deep-learning keras 2017-12-27

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model.compile()은 Keras (tensorflow backend)의 모든 가중치와 바이어스를 초기화합니까?

모델 교육을 시작할 때 이전에 저장 한 모델이 없습니다. model.compile()을 안전하게 사용할 수 있습니다. 이제 checkpoint을 사용하여 추가 교육용 파일을 h5 파일에 저장했습니다. 말, 모델을 더욱 교육하고 싶습니다. 이 시점에서 혼란 스럽습니다. model.compile()을 여기에서 사용할 수 있습니까? 그리고 그것은 model =

tensorflow keras 2017-12-27

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이미지 분할을 위해 CNN을 교육하는 동안 내 손실이 갑자기 증가 할 수 있습니까?

나는 tensorflow 1.4.0 백엔드로 keras 1.2.2와 함께 작업합니다. 저는 unet 아키텍처를 사용하고 있습니다. 650x650 픽셀과 6 개의 채널로 된 708 개의 이미지가 있습니다. 나는 4248 개의 이미지를 위해 미러링과 회전으로 데이터 세트를 보강했다. 나는 이미지의 전체의 약 30 %의 BATCH_SIZE의 검증 세트가 opti

tensorflow deep-learning keras image-segmentation loss-function 2017-12-28

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Keras를 레이블이있는 HDF5Matrix와 함께 사용

이것이 스택 오버플로의 첫 번째 질문이라고 생각합니다. 모든 지침을 따르지 않으면 사전에 사과드립니다. 최근 Kerr을 심화 학습에 사용하기 시작했으며 h5py를 사용하여 HD5 파일을 사용하여 대규모 데이터 세트를 관리하기 때문에 매우 큰 HDF5 파일에서 케라를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 모색했습니다. 가장 일반적인 방법은 keras.utils.i

python deep-learning keras hdf5 h5py 2017-12-28

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