Pytania otagowane jako keras

Próbuję pogodzić moje rozumienie LSTM i wskazałem tutaj w tym poście Christophera Olaha zaimplementowanego w Keras. Śledzę ten blog napisany przez Jason Brownlee za tutorial Keras. Głównie jestem zdezorientowany: Przekształcenie serii danych w [samples, time steps, features]i, Stanowe LSTM Skoncentrujmy się na dwóch powyższych pytaniach w odniesieniu do kodu wklejonego …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Dla każdej warstwy Keras ( Layerklasy), może ktoś wyjaśnić jak należy rozumieć różnicę między input_shape, units, dim, itd.? Na przykład dokument mówi, że unitsokreśl wyjściowy kształt warstwy. Na zdjęciu sieci neuronowej poniżej hidden layer1ma 4 jednostki. Czy to bezpośrednio przekłada się na unitsatrybut Layerobiektu? Czy unitsw Keras jest równy kształtowi …

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

Jeśli chcę użyć funkcji BatchNormalization w Keras, czy muszę wywoływać ją tylko raz na początku? Przeczytałem do tego dokumentację: http://keras.io/layers/normalization/ Nie wiem, gdzie mam to nazywać. Poniżej znajduje się mój kod, który próbuje go użyć: 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)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) …

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

Próbuję wytresować CNN do kategoryzowania tekstu według tematu. Kiedy używam binarnej entropii krzyżowej, uzyskuję ~ 80% dokładności, przy kategorycznej entropii krzyżowej uzyskuję ~ 50% dokładności. Nie rozumiem, dlaczego tak jest. Jest to problem wieloklasowy, czy nie oznacza to, że muszę używać kategorycznej entropii krzyżowej i że wyniki z binarną entropią …

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

Wyszkoliłem binarny model klasyfikacji w CNN, a oto mój kod 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)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2)) # define …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Z Kerasem zbudowałem sieć neuronową. Jego dane wizualizowałbym za pomocą Tensorboard, dlatego wykorzystałem: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) jak wyjaśniono w keras.io . Kiedy uruchamiam wywołanie zwrotne, które otrzymuję <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, ale nie otrzymuję żadnego pliku w moim folderze „Graph”. Czy jest coś nie tak w sposobie użycia tego wywołania …

143 keras  tensorboard 

Powołany przez wielu użytkowników jako powód przejścia na Pytorch, ale jeszcze nie znalazłem uzasadnienia / wyjaśnienia dla poświęcenia najważniejszej praktycznej jakości, szybkości, dla szybkiego wykonania. Poniżej przedstawiono wyniki testów porównawczych kodu, TF1 vs. TF2 - z TF1 działającym gdziekolwiek od 47% do 276% szybciej . Moje pytanie brzmi: co to …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Kiedy sess = tf.Session()wykonuję polecenie w środowisku Tensorflow 2.0, pojawia się następujący komunikat o błędzie: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' Informacje o systemie: Platforma i dystrybucja systemu operacyjnego: Windows 10 Wersja Pythona: 3.7.1 Wersja Tensorflow: 2.0.0-alpha0 (instalowana …

132 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

Używam modelu Keras, z terminem składania 36 godzin, jeśli trenuję mój model na procesorze, zajmie to około 50 godzin, czy jest sposób, aby uruchomić Keras na GPU? Używam zaplecza Tensorflow i uruchamiam go na moim notebooku Jupyter bez zainstalowanej anakondy.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Próbuję zaimplementować przykład klasyfikacji binarnej przy użyciu zestawu danych IMDb w Google Colab . Wdrożyłem ten model już wcześniej. Ale kiedy próbowałem to zrobić ponownie po kilku dniach, zwróciło to błąd wartości: „Nie można załadować tablic obiektów, gdy allow_pickle = False” dla funkcji load_data (). Próbowałem już to rozwiązać, odnosząc …

113 python  numpy  keras 

Próbuję zrozumieć rolę tej Flattenfunkcji w Keras. Poniżej znajduje się mój kod, który jest prostą siecią dwuwarstwową. Pobiera dwuwymiarowe dane kształtu (3, 2) i generuje jednowymiarowe dane kształtu (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', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

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

Próbuję zrozumieć LSTM i jak je zbudować za pomocą Keras. Dowiedziałem się, że są zasadniczo 4 tryby do uruchomienia RNN (4 właściwe na zdjęciu) Źródło obrazu: Andrej Karpathy Teraz zastanawiam się, jak wyglądałby minimalistyczny fragment kodu dla każdego z nich w Keras. Więc coś w stylu model = Sequential() model.add(LSTM(128, …

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

Zastanawiałem się, czy da się zapisać częściowo wytrenowany model Keras i kontynuować trening po ponownym załadowaniu modelu. Powodem tego jest to, że w przyszłości będę miał więcej danych treningowych i nie chcę ponownie trenować całego modelu. Funkcje, których używam to: #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained …

102 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Trenuję sieć neuronową dla mojego projektu przy użyciu Keras. Keras zapewnia funkcję wczesnego zatrzymywania. Czy mogę wiedzieć, jakie parametry należy obserwować, aby uniknąć nadmiernego dopasowania mojej sieci neuronowej przez zastosowanie wczesnego zatrzymywania?

100 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

Dokumentacja Keras nie jest jasna, co to właściwie jest. Rozumiem, że możemy użyć tego do skompresowania przestrzeni funkcji wejściowych do mniejszej. Ale jak to się robi z perspektywy projektowania neuronowego? Czy to jest autoenocder, RBM?

97 keras