단일 샘플로만 구성된 교육 데이터에 내 모델을 너무 많이 맞추려고합니다. 훈련 정확도는 1.00입니다. 그러나 동일한 단일 학습 입력 샘플로 구성된 테스트 데이터의 출력을 예측할 때 결과가 정확하지 않습니다. 이 모델은 100 개 에포크와 손실 ~ 1e-4에 대해 교육을 받았습니다. 가능한 오류의 원인은 무엇입니까?
나는이 오류가 발생합니다. Anaconda, theano, GPU Toolkit 버전 8을 설치했습니다. ERROR: refusing to load cuda driver library because the version is blacklisted. Versions 373.06 and below are known to be ok.
If you want to
나는 다음과 같은 네트워크 구조를 구현하는 방법을 찾고 있어요 사용 손실 또는 영업 이익 (현재 Keras를 사용하여이 그러나 theano 수 있습니다) : , 우리는 몇 가지 간단한 네트워크를 제공하고 가정하지만, 이 출력을 직접 기반으로 원하는 손실을 계산할 수 없으며 다른 작업이 필요하며이 작업의 출력을 기준으로 손실이 정의됩니다. 그러나이 작업은 네
입력 한 시계열 데이터의 모양이 nb_samples, 75, 32입니다. 75는 시간 단계이고 32는 입력 차원입니다. model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(75, 32)))
model.summary()
LSTM 웨이트 벡터는, 모두 32 [W_i, W_c, W_f, W_o] 치수이지만, 출력은
Keras/TensorFlow를 사용하여 이미지 (또는 ndim 벡터)를 처리하려고합니다. 그리고 우리는 공상적인 정규화를 위해 각 입력을 임의의 수의 위치로 왼쪽으로 이동 시키길 원합니다. (오른쪽에서 다시 나타나는 부분).는 어떻게 그것을 볼 수 있고 해결할 수 : 1) 이 TensorFlow에 대한 NumPy와 롤 기능에 어떤 변화가 있습니까? x -
Keras documentation page의 지침에 따라 keras.json 파일을 변경했습니다. 그러나 Ipython 노트북에서는 Tensorflow를 백엔드로 사용하고 있다고합니다. 어쩌면 그것은 어떻게 든 Jupyter 설정과 관련이 있습니까? 친절하게 도와주세요. 나는 문제가 어디서 왔는지 파악하는 방법조차 모릅니다. 감사!
나는 theano와 keras를 사용하여 Python으로 CNN을 생성합니다. 난 그냥 convolutional 레이어 및 풀링 레이어 후 파이썬을 사용하여 이미지 크기를 인쇄하고 싶습니다. 나는 (3, 32, 32) 인 cifar10 데이터 세트를 사용하며 이미지 크기가 얼마나 줄어든 지 알고 싶습니다. image = X_train[1]
print(im
저는 최근에 Python과 JuPyTeron을 새로운 MacOS로 설치했으며 DeepLearning에 들어가기를 원했습니다. 그러므로 나는 Theano를보고 있었다. 그러나 JuPyTer Notebook에서 Theano를 사용하여 매우 간단한 기능을 실행하려고하면 문제가 발생하며 그 이유는 알 수 없습니다. 저를 도와주세요? import theano
fr
내가 Keras이 Theano 백엔드와 함께 설치 및 keras 가져 오는 동안 갑자기 오류를 다음다면 그것은 좋은 일이 : Using Theano backend.
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AttributeError Traceback