theano

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은 (라자냐)에 ValueError : 나는 내 코드를 실행하면 입력 치수가 일치하지

, 나는 다음과 같은 메시지 값 오류 : ValueError: Input dimension mis-match. (input[0].shape[1] = 1, input[2].shape[1] = 20) Apply node that caused the error: Elemwise{Composite{((i0 + i1) - i2)}}[(0, 0)](Dot22.0,

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커스텀 손실 함수 구현

나는 내 자신의 새로운 손실 함수를 구현하려고합니다. 내가 그것을 (또는 그것을 인쇄) 디버깅하려 할 때 그것은 코드의 모델을 만드는 섹션에서 한 번만 호출됩니다 것으로 나타났습니다. 모델을 맞추는 동안 코드를이 함수로 돌릴 수없는 경우 어떻게 y_pred 및 y_true에 포함 된 모양 (데이터 등)을 알 수 있습니까? def my_loss(y_true,

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Theano/Chainer는 12기가바이트 RAM

시스템과 K80에 대한 올바른 무료 VRAM을보고하지보고 : 우분투 5.1 cudnn 16.04.2 , CUDA 8.0 가 나는 theano 자식 (최신 버전)에서 설치했습니다. https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/tree/resize-conv에서 generate 샘플을 실행하면 CPU 또는

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tensorflow : theano에 비해 convolution에서의 이상한 결과 (비록 뒤집히지 않고)

나는 tensorflow가있는 약간의 신경망을 구현하려고합니다. 그러나 나는 첫 번째 단계에서 이미 문제가있다. 내가 입력 할 때 다음과 같은 theano.tensor.nnet.conv2d을 사용하여, 나는 예상 된 결과 얻을 : 나는 tf.nn.conv2d에 presumingly 같은 일을 수행 할 때 import theano.tensor as T im

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Theano Cost Function, TypeError : 알 수없는 매개 변수 유형 : <class 'numpy.ndarray'>

저는 Theano를 처음 접했을뿐입니다. 나는 Python에서 Theano에서 학습 과정으로 구현하고있는 ANN을 가지고있다. 나는 Spyder를 사용하고있다. 그리고 Theano 오류 밖으로 던져 : 형식 오류 : 알 수없는 매개 변수 유형 : 클래스 'numpy.ndarray' 나는 오류가 어디 있는지 모르겠어요합니다. 비용 함수 또는 그래디언트 디센트

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은 테오도르를 0과 1의 바운텐 조건으로 변환합니다.

테오도르를 0으로 변환하려고하고 있는데, 하나는 0보다 큰 값을 기반으로합니다. 올바른 방법입니다. 그것? 당신은 명령 gt을 찾고 있습니다 tensor = tensor > 0 감사

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왜이 줄에서 오류가 발생합니까?

나는 완전히 keras에 익숙하고, 시작하기 위해, 나는 this 튜토리얼을 따라 가고있다. 나는 테아 노 백엔드를 사용한다. 는 슬프게도, 나는 이미이 라인에서 어려움이 발생할 : model.add(Dense(num_pixels, input_dim=num_pixels, init='normal', activation='relu')) 그것은 말한다 : U

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Keras/Tensorflow 커스텀 손실 함수

저는 훈련을 시도하고있는 Keras로 구축 된 신경망을 가지고 있습니다. 출력 계층에는 4 개의 노드가 있습니다. 내가 풀려고하는 문제에 대해서, 나는 진실한 값에 기초하여 출력 노드들 중 하나의 노드에서만 그라디언트를 계산하기를 원합니다. 기본적으로 y_true는 [0,0,2,0]처럼 보일 것입니다. 여기서 0은 무시되어야하는 노드를 나타냅니다. 그러나

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GPU로 RAM 공유

나는 할당 메모리 오류 (가중치 행렬)의 가장자리에있는 깊은 학습을위한 모델을 가지고 있습니다. 나는 모델의 복잡성을 내 예측을 위해 잘 작동하는 레벨로 정돈했다 (그러나 더 좋을 수있다). 그리고 RAM 메모리로 잘 동작하지만, GPU를 사용하여 훨씬 빠른 훈련을위한 theano를 바꿀 때 (2GB gddr5 vram의 GPU) , 할당 오류가 발생합니다

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텍스트 분류를위한주의 기반 반복적 신경망

텍스트 분류를위한주의 기반 RNN의 구현이 있습니까? (theano, Karas, ....)? 이 모델의 일부 구현을 발견했지만 텍스트 생성 목적으로 더 자주 사용됩니다.