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Tensorflow 2.0 中的二阶导数
我正在尝试计算标量变量的简单向量函数的二阶导数f x x x 2 x 3 使用 TF 2 3 与tf GradientTape def f ab x return x x 2 x 3 import tensorflow as tf in1
tensorflow
machinelearning
deeplearning
tensorflow20
derivative
UnimplementedError:图形执行错误:在张量流上运行 nn
我一直遇到这个错误 我不知道为什么 特别是因为我完全遵循某人的代码并且该人在运行此错误时没有错误 img shape 128 128 3 load pretrained model base model tf keras applicati
tensorflow
Keras
deeplearning
GPU
imageclassification
如何将体积补丁存储到 HDF5 中?
我有一个尺寸的体积数据256x128x256 由于内存有限 我无法将整个数据直接输入到 CAFFE 因此 我会随机选择n sample补丁50x50x50从体积数据中提取并将其存储到 HDF5 中 我成功地从原始数据及其标签中随机提取了补丁
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
caffe
pycaffe
Tensorflow 训练期间 GPU 使用率非常低
我正在尝试为 10 类图像分类任务训练一个简单的多层感知器 这是 Udacity 深度学习课程作业的一部分 更准确地说 任务是对各种字体呈现的字母进行分类 数据集称为 notMNIST 我最终得到的代码看起来相当简单 但无论如何我在训练期间
python
deeplearning
GPU
tensorflow
Keras 可以处理不同尺寸的输入图像吗?
Keras 可以处理不同尺寸的输入图像吗 例如 在全卷积神经网络中 输入图像可以具有任意大小 然而 我们在用Keras创建网络时需要指定输入形状 因此 我们如何使用 Keras 来处理不同的输入尺寸而不将输入图像调整为相同的尺寸 谢谢你的帮
machinelearning
deeplearning
Keras
在基本 Tensorflow 2.0 中运行简单回归
我正在学习 Tensorflow 2 0 我认为在 Tensorflow 中实现最基本的简单线性回归是一个好主意 不幸的是 我遇到了几个问题 我想知道这里是否有人可以提供帮助 考虑以下设置 import tensorflow as tf 2
python
tensorflow
machinelearning
deeplearning
Regression
使用预训练(Tensorflow)CNN 提取特征
深度学习已成功应用于多个大型数据集 用于对少数类别 猫 狗 汽车 飞机等 进行分类 其性能优于 SIFT 特征袋 颜色直方图等更简单的描述符 然而 训练这样的网络需要每个类别大量的数据和大量的训练时间 然而 在花时间设计和训练这样一种设备并
machinelearning
ComputerVision
deeplearning
tensorflow
Caffe 多输入图像
我正在考虑实现一个 Caffe CNN 它接受两个输入图像和一个标签 后来可能是其他数据 并且想知道是否有人知道 prototxt 文件中执行此操作的正确语法 它只是一个带有额外顶部的 IMAGE DATA 层吗 或者我应该为每个层使用单独
image
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
caffe
Theano导入错误
我正在尝试在 CPU 机器上安装 Theano 运行 intel HD 显卡 没有 NVIDIA 在 python 中测试时出现以下导入错误 WARNING theano configdefaults g not detected Thea
python27
graphviz
Anaconda
Theano
deeplearning
卷积神经网络 (CNN) 输入形状
我是 CNN 的新手 我有一个关于 CNN 的问题 我对 CNN 特别是 Keras 的输入形状有点困惑 我的数据是不同时隙的二维数据 比方说10X10 因此 我有 3D 数据 我将把这些数据输入到我的模型中来预测即将到来的时间段 所以 我
tensorflow
Keras
deeplearning
convneuralnetwork
如何理解SpatialDropout1D以及何时使用它?
偶尔我会看到一些模型正在使用SpatialDropout1D代替Dropout 例如 在词性标记神经网络中 他们使用 model Sequential model add Embedding s vocabsize EMBED SIZE i
machinelearning
Keras
deeplearning
convneuralnetwork
dropout
LSTM 和 CNN:ValueError:检查目标时出错:预期 time_distributed_1 有 3 个维度,但得到形状为 (400, 256) 的数组
我要申请CNN and LSTM在我的数据上 我只选择一小部分数据 我的训练数据大小是 400 50 我的测试数据是 200 50 仅使用 CNN 模型 它可以正常工作 没有任何错误 只是在添加 LSTM 模型时出现了很多错误 model
python
deeplearning
Keras
不确定我的自动编码器神经网络从 Keras 预测中给出的结果
我正在尝试构建一个自动编码器神经网络 用于在单列文本列表中查找异常值 我的输入有 138 行 它们看起来像这样 amaze header 2 png amaze header png circle shape xml disableable
python
Keras
deeplearning
autoencoder
让 TensorFlow 在 ARM Mac 上使用 GPU
我已经安装了TensorFlow在 M1 上 ARM Mac 根据这些说明 https github com apple tensorflow macos issues 153 一切正常 然而 模型训练正在进行CPU 如何将培训切换到GPU
python
MacOS
tensorflow
deeplearning
arm
PyTorch LSTM 中的“隐藏”和“输出”有什么区别?
我无法理解 PyTorch 的 LSTM 模块 以及类似的 RNN 和 GRU 的文档 关于输出 它说 输出 输出 h n c n 输出 seq len batch hidden size num directions 包含RNN最后一层的
deeplearning
Pytorch
LSTM
recurrentneuralnetwork
tensor
为什么分割任务使用 Dice Coefficient 而不是 IOU?
我见过人们使用IOU作为衡量标准detection任务和Dice Coeff for segmentation任务 这两个指标在方程方面看起来非常相似 只是骰子给予相交部分的权重是两倍 如果我是对的 那么 Dice 2 x A B A B
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deeplearning
ComputerVision
Metrics
为什么我们应该在 Keras 中对深度学习数据进行标准化?
我正在 Keras 中测试一些网络架构 以对 MNIST 数据集进行分类 我已经实现了一个类似于 LeNet 的方法 我看到在网上找到的例子中 有一个数据标准化的步骤 例如 X train 255 我在没有这种标准化的情况下进行了测试 我发
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neuralnetwork
deeplearning
Keras
convneuralnetwork
Fast R-CNN 中 ROI 层的用途是什么?
In this https leonardoaraujosantos gitbooks io artificial inteligence content object localization and detection html关于目标
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ComputerVision
convneuralnetwork
objectdetection
如何从 Pandas DataFrame 转换为 Tensorflow BatchDataset 以进行 NLP?
老实说 我想弄清楚如何转换数据集 格式 pandasDataFrame或 numpy 数组 转换为简单文本分类张量流模型可以训练用于情感分析的形式 我使用的数据集类似于 IMDB 包含文本和标签 正面或负面 我看过的每个教程要么以不同的方式
tensorflow
Keras
deeplearning
NLP
tensorflowdatasets
卷积 ImageNet 网络对于翻转图像具有不变性
我正在使用深度学习 caffe 框架进行图像分类 我有一些有头像的硬币 有些是左向的 有些是右向的 为了对它们进行分类 我使用常见的方法 从预训练的 ImageNet 网络中获取权重和结构 该网络已经捕获了大量图像模式 并主要训练最后一层以
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neuralnetwork
deeplearning
caffe
ImageNet
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