Domande taggate «keras»

Sto cercando di conciliare la mia comprensione degli LSTM e sottolineato qui in questo post di Christopher Olah implementato a Keras. Sto seguendo il blog scritto da Jason Brownlee per il tutorial di Keras. Ciò di cui sono principalmente confuso è Il rimodellamento della serie di dati in [samples, time …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Per qualsiasi livello Keras ( Layerclasse), qualcuno può spiegare come capire la differenza tra input_shape, units, dim, ecc? Ad esempio, il documento afferma di unitsspecificare la forma di output di un livello. Nell'immagine della rete neurale di seguito hidden layer1ha 4 unità. Questo si traduce direttamente unitsnell'attributo Layerdell'oggetto? Oppure unitsin …

262 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

Se voglio usare la funzione BatchNormalization in Keras, allora devo chiamarla una sola volta all'inizio? Ho letto questa documentazione per questo: http://keras.io/layers/normalization/ Non vedo dove dovrei chiamarlo. Di seguito è riportato il mio codice che tenta di utilizzarlo: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) …

168 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Sto cercando di formare una CNN per classificare il testo per argomento. Quando utilizzo l'entropia incrociata binaria ottengo un'accuratezza dell'80% circa, con un'entropia incrociata categorica un'accuratezza del 50% circa. Non capisco perché questo sia. È un problema multiclasse, non significa che devo usare l'entropia incrociata categorica e che i risultati …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Ho addestrato un modello di classificazione binaria con la CNN, ed ecco il mio codice model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Ho costruito una rete neurale con Keras. Visualizzerei i suoi dati tramite Tensorboard, quindi ho utilizzato: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) come spiegato in keras.io . Quando eseguo il callback ricevo <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, ma non ottengo alcun file nella mia cartella "Graph". C'è qualcosa di sbagliato nel modo in cui …

143 keras  tensorboard 

È stato citato da molti utenti come la ragione per passare a Pytorch, ma devo ancora trovare una giustificazione / spiegazione per sacrificare la più importante qualità pratica, velocità, per un'esecuzione entusiasta. Di seguito sono riportate le prestazioni di benchmarking del codice, TF1 vs. TF2 - con TF1 in esecuzione …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Sto utilizzando un modello Keras, con una scadenza per l'invio di 36 ore, se addeno il mio modello sulla CPU ci vorranno circa 50 ore, c'è un modo per eseguire Keras su GPU? Sto usando il backend Tensorflow e lo sto eseguendo sul mio notebook Jupyter, senza anaconda installato.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Sto cercando di implementare l'esempio di classificazione binaria utilizzando il set di dati IMDb in Google Colab . Ho implementato questo modello prima. Ma quando ho provato a farlo di nuovo dopo alcuni giorni, ha restituito un errore di valore: 'Gli array di oggetti non possono essere caricati quando allow_pickle …

113 python  numpy  keras 

Cerco di capire gli LSTM e come costruirli con Keras. Ho scoperto che ci sono principalmente le 4 modalità per eseguire un RNN (le 4 a destra nella foto) Fonte immagine: Andrej Karpathy Ora mi chiedo come sarebbe uno snippet di codice minimalista per ciascuno di essi in Keras. Quindi …

108 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

Sto cercando di capire il ruolo della Flattenfunzione in Keras. Di seguito è riportato il mio codice, che è una semplice rete a due strati. Accetta dati bidimensionali di forma (3, 2) e genera dati monodimensionali di forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

Mi chiedevo se fosse possibile salvare un modello Keras parzialmente addestrato e continuare l'addestramento dopo aver caricato nuovamente il modello. La ragione di ciò è che avrò più dati di addestramento in futuro e non voglio riaddestrare nuovamente l'intero modello. Le funzioni che sto utilizzando sono: #Partly train model model.fit(first_training, …

98 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Sto addestrando una rete neurale per il mio progetto usando Keras. Keras ha fornito una funzione per l'arresto anticipato. Posso sapere quali parametri devono essere osservati per evitare che la mia rete neurale si adatti eccessivamente utilizzando l'arresto anticipato?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

La documentazione di Keras non è chiara su cosa sia effettivamente. Capisco che possiamo usarlo per comprimere lo spazio della funzione di input in uno più piccolo. Ma come si fa da una prospettiva di progettazione neurale? È un autoenocder, RBM?

97 keras 

Ho installato Keras con il backend Tensorflow e CUDA. A volte vorrei forzare su richiesta Keras a usare la CPU. È possibile farlo senza dover installare un Tensorflow separato solo per CPU in un ambiente virtuale? Se é cosi, come? Se il backend fosse Theano, le bandiere potrebbero essere impostate, …

96 python  machine-learning  tensorflow  keras