theano

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    나는 Theano 라이브러리와 함께 일하고있다. 크기가 1000x114 인 변수로 정의 된 크기가 114 인 개체가 1000 개 있습니다. 그 변수를 사용하고 0과 113 사이의 1000 숫자를 생성하는 함수가 있습니다. 1000 개체의 각 하나, 이전 함수에서 주어진 위치에있는 숫자를 취하는 함수를 만들어야합니다. 어떻게해야합니까? input_var =

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    나는 Theano와 Lasagne을 처음 사용합니다. 나는 the official doc을 따라 갔고 튜토리얼을 성공적으로 따라갈 수 있습니다. 그러나 몇 가지 질문이 있습니다. 저장된 모델의 형식은 무엇입니까? .npz 파일이란 무엇입니까? 그것을 해석하는 방법? np.savez ('model.npz', * lasagne.layers.get_all_par

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    keras에서 Convulation1D를 사용하여 데이터 세트를 분류하려고합니다. 데이터 세트 정보 : 트레인 데이터 세트 사이즈 = 340,30]; 샘플 번호 = 340, 샘플 치수 = 30 테스트 데이터 세트 크기 = [230,30]; 어떤 샘플 = (230), 샘플 크기 =의 라벨 크기 = 내가 keras 사이트의 정보를 사용하여 다음 코드에 의해 시

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    나는 keras를 사용하여 ANN 분류자를 코딩 했으므로 지금은 텍스트 및 시간 계열 예측을 위해 keras에서 RNN을 코딩하는 방법을 배우고 있습니다. 웹에서 잠시 동안 검색 한 결과 RNN의 초보 학습자에게는 괜찮은 Jason Brownlee가이 tutorial을 발견했습니다. 원본 기사는 LSTM을 사용하여 텍스트 분류를 위해 IMDb 데이터 세트를

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    각 항목 쌍 사이의 유사성을 찾으려고합니다. 항목은 파이썬 사전에 있으며 한 번에 두 개씩 비슷한 점을 찾습니다. 코드는 - def allSimilarity(itemsDict, similarityMetric): itemList = itemsDict.keys() itemSimilarityDict = {} for item1 in it

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    행렬에 함수를 정의하고 싶습니다. X. 예를 들어 mean(pow(X - X0, 2)) 인 경우, X0은 다른 행렬입니다 (X0은 고정/상수 임). 더 구체적으로 설명하기 위해 X과 X0이 10 x 10 행렬이라고 가정 해 봅시다. 연산의 결과는 실수입니다. 이제 큰 매트릭스가 생겼습니다 (500 x 500라고합시다). 위에서 정의한 연산을 "큰"행렬의 모

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    저는 Theano dvector에 100 개의 요소가 있습니다. 또한 5 행 100 행 (즉, 각 열에는 100 개의 요소가 포함 된 행렬)이 있습니다. 이제 벡터별로 각 열의 요소 별 곱셈을 적용해야합니다. Theano에서 올바른 방법은 무엇입니까? 내 벡터를 5 번 반복하고이 값을 전 환한 다음 요소 모양이 같은 두 행렬을 곱하면 새 행렬을 만들어야합니

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    저는 오일러 각의 T.vector을 입력으로 사용하여 오일러 각에 해당하는 방향 벡터를 반환하는 Theano 함수를 작성하려고합니다. 먼저 벡터의 각 요소의 사인과 코사인을 취한 다음 회전 행렬에 배열합니다. 마지막으로 방향 벡터 [1, 0, 0]에이 회전 행렬을 곱합니다. 내가이 문제에 착수하고있는 것은이 NumPy 배열에 회전 행렬을 곱할 수 없다는 것

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    저는 GPU (980m)에서 GPU 6.2.0 및 G ++ 6.2.0 (Python 3.5.1의 우분투 16.04)으로 pano를 사용하려고 시도했습니다. 지침에 따라 모든 선행 조건을 설치했고 Theano는 가져 오기에 오류가 없었습니다. 그러나, theano.test() 실행할 때 다음과 같은 자세한 광고 cryptic 오류가 발생합니다. 구문과 같은

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    케라를 사용하여 자동 인코딩을 만들려고했습니다. (참조 : https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html) 다음 테스트 코드 내 맥에서 잘 작동합니다 : 나는 AWS EC2의 g2.2xlarge에이 코드 조각을 테스트 할 때 그러나 import numpy as np from keras.layers