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TensorFlow에서 변수와 계산 그래프에 값을 어떻게 분리 할당합니까?

I I가 TensorFlow 재현 할 다음의 간단한 Theano 코드를 가지고, 상기 코드에서 import theano as th import theano.tensor as T import numpy as np x = T.vector() c = th.shared(np.array([1.0, 2.0])) y1 = x + c c.set_value(n

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Keras의 커스텀 손실 기능 관련 문제

binary_crossentropy에 페널티를 추가하는 데 문제가 있습니다. 사전 정의 된 오류 그룹의 평균이 특정 임계 값을 초과 할 경우 손실 기능에 불이익을 줄 수 있습니다. 다음은 그룹과 이미 계산 된 교차 엔트로피를 나타내는 마스크를 사용하는 도우미 함수입니다. 그것은 단순히 임계 값을 위반 한 횟수를 반환하여이를 호출하는 실제 손실 함수에 페널티

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Keras 이진 분류 스쿼시가 0/1로 출력됩니다.

바이너리 분류를 수행 할 수있는 여러 레이어가있는 피드 포워드 DNN 모델이 있습니다. 출력 계층은 1 시그 모이 드 단위이고 손실 함수는 binary_crossentropy입니다. 예상대로 나는 0/1 벡터를 기대합니다. 그것을 위해 나는 예측을 반올림하고 그들을 문지르십시오. 그런 다음 sklearn 점수 함수를 사용하여 (f1score, rocauc,

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출력 클래스를 Theano/Keras의 한 카테고리로 집계하십시오.

저는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 필기 인식을위한 ConvNet을 구축하고 있습니다. 내 코드는 Theano 백엔드를 사용하여 Keras에 작성되었습니다. 클래스의 하위 집합 (예 : 숫자 '1'과 '2'만 가능)을 식별하고 기타 '일반'알 수없는 클래스로 출력 할 수 있도록 ConvNet을 교육하고 싶습니다. 나는 그것이 "Distributed Ne

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tensorflow 코드를 theano 코드로 변환 할 수 있습니까?

몇 가지 tensorflow 함수를 사용하는 함수가 있습니다. Theano에서이 함수가 필요합니다. 왜냐하면 Platform에서이 코드를 사용하기 위해서 Theano가 설치되어 있고 tensorflow가 없기 때문입니다. 나는 케사스를 중심으로 일하고있어서 tensorflow는 나를 위해 아주 비밀 스럽다. 기능은 다음과 같습니다 플랫폼에 Tensorflo

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Tensorflow의 theano.tensor.switch와 같습니다.

Tensorflow에는 theano.tensor.switch(cond, ift, iff)과 똑같은 기능이 있습니까?

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Python 디렉토리의 Theano 경로 - RuntimeError

저는 python, theano, keras, tensorFlow를 구성하고 있습니다. 필자는 거의 작동했지만 pygpu0.6.9를 사용할 때 버전 오류가 발생했습니다. 그래서 나는 theano 버전을 업데이트했다. Aftwerwards, 테스트 파일을 다시 실행했습니다. 나는 더 이상 pygpu 오류가 발생하지 않았지만, 대신에이 오류를 받고 있어요 :

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테아 노와 pygpu : 오류

저는 피아 푸와 함께 테아 노를 사용하고 있습니다. ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call last): File "/home/poko/Software/anaconda2/lib/python2.7/site-packa

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Keras에서 맞춤형 Theano 레이어를 사용하는 방법?

나는 Theano에 정의 된 사용자 정의 레이어가 있습니다. Keras 모델에서 사용하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? Theano에서 이러한 클래스 (클래스로 정의 됨)가 특정 형식을 따라야합니까? 리소스를 찾을 수 없습니다. 누군가가 나를 안내 할 수 있다면 매우 도움이 될 것입니다.

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pymc3에 대한 theano 변수 선언

pymc3을 사용하여 pymc2 코드를 복제하는 데 문제가 있습니다. 나는 pymc3이 내가 사용하고있는 numpy 연산과 호환되지 않는 theano 타입 변수를 사용하고 있기 때문이라고 생각한다. 나는이 기능 한 : with pymc3.Model() as model: z_stars = pymc3.Uniform('z_star', self.z_