tflearn

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Python tflearn : 이미지가 들어있는 폴더가있는 zip 파일로드

각 이미지에 3-4 개의 이미지가 들어있는 수백 개의 폴더가있는 zip 파일이 있습니다. 이 이미지를 교육 데이터로 사용하여 얼굴을 인식하고 싶습니다. 이미지를 어떻게로드합니까? 그리고 데이터 셋을로드하는 최적의 방법은 무엇입니까? pkl 파일 또는 다른 파일로? 내가 먼저 파일을 압축 해제 할

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tensorflow에서 예측 함수의 잘못된 출력

이미지에 픽셀 기반 분류를 수행 할 예정입니다. 여기가 NN 훈련에 사용되는 코드는 net = input_data(shape=[None, 1,4]) net = tflearn.lstm(net, 128, return_seq=True) net = tflearn.lstm(net, 128) net = tflearn.fully_connected(net, 1, a

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TFLearn (TensorFlow)에 V2 검사 점 사용 r0.12.1

T2 형식으로 검사 점을 저장하도록 TFLearn에 알리는 방법이 있습니까? 현재 TensorFlow의 릴리스 (r0.12.1)를 사용하고 있습니다. 당신과 같은 간단한 예제를 따라하는 경우 : 경고는 무시할 수있을만큼 쉽지만 WARNING:tensorflow:******************************************************

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어떻게 내가 지금 전에하지만 실행중인 코드를 가지고 tensorflow 0.12 버전

에 대한 코드를 변경할 수 있습니다. "AttributeError: 'tensorflow.contrib.learn' object has no attribute 'TensorFlowEstimator'" 가 어떻게 Tensorflow 0.12이 명령을 수정할 수 있다고 # ## Create a regressor with TF Learn # **Paramete

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어떤 더 높은 계층 추상화 tensorflow에 사용

나는 깊은 학습 프로젝트에 대한 상위 계층 추상화를 찾고 있는데요. 최근에 의심의 여지가 없습니다. 는 좀 더 적극적으로 tflearn (docs를) 유지되는 대해 정말 혼란 스러워요, 또는 tensorflow.contrib.learn. 그러나 Github에 프로젝트가 다르고 적극적으로 기여했습니다. 나는 왜 이런 식으로 일하는 사람들, 같은 목표, 같은

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tflean 모델로드 및 재교육 방법

DNN- RNN을 텍스트 데이터 세트로 사용하려고합니다. 그것은 단순한 더미 데이터이고 나는이 코드가 대부분의 텍스트 데이터와 함께 사용될 수 있다고 생각합니다. 그러나 훈련 된 모델을로드하고 다시 테스트하려고 할 때 오류가 발생합니다. 내가 잘못하고있다면 말해줘. def convert_docs(documents,no_class=2,MAX_DOCUMENT_

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TFLearn과 Tensorflow를 사용하는 멀티 컬럼 딥 뉴럴 네트워크

나는 tflearn과 tensorflow가있는 다중 컬럼 심 신경 네트워크 (MDNN)를 구축하려고합니다. MDNN은 this paper에 설명되어 있습니다. 내가 고민하고있는 부분은 두 개 이상의 입력을 함께 추가하여 텐서 흐름에 공급할 수있는 방법입니다. 단일 럼 제가 가지고 network = tflearn.input_data(shape=[None, i

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사용자 정의 레이어를 사용하여 tensorflow/tflearn의 연결성을 정의하십시오.

완전히 연결된 레이어 대신 매트릭스를 사용하여 활성화 노드 사이의 연결을 지정하고 싶습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 10 개의 노드 계층에 연결된 20 개의 노드 계층이 있습니다. 전형적인 완전히 연결 레이어를 사용하여 내 W 매트릭스 (10) 내 활성화가 보이는 크기의 b 벡터로, X 10 20 내가 동일 1과 0의 행렬이 있다면 relu(Wx +

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코사인 유사성을위한 사용자 정의 손실 함수

나는 선행 단어의 컨텍스트에서 시퀀스의 다음 단어를 예측하는 tflearn에 lstm 네트워크를 보유하고 있습니다. 단어는 특정 크기의 어휘 색인으로 네트워크에 입력되며, 예를 들어 컨텍스트 : [45,243,1,190642000 0] 라벨 [0,0,0 ....... 1,0,0, 0,0,0 ...] (VOCAB_SIZE 길이) 그러나 모델은 회귀 계층에서

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tflearn python을 사용하여 lstm에 데이터 피드

이 영역에는 이미 몇 가지 질문이 있지만 내 문제에 대한 답을 찾을 수 없습니다. 회귀 문제가있는 LSTM (tflearn 포함)이 있습니다. 내가 어떤 수정을했는지에 관계없이 3 가지 유형의 오류가 발생합니다. 첫 번째 실행에서 import pandas import tflearn import tensorflow as tf from sklearn.cr