Вопросы с тегом «keras»

Я пытаюсь согласовать свое понимание LSTM и указал здесь в этом посте Кристофером Олахом, реализованным в Керасе. Я слежу за блогом, написанным Джейсоном Браунли для учебника Keras. То, что я в основном смущен о том, Преобразование ряда данных в [samples, time steps, features]и, LSTM с состоянием Давайте сосредоточимся на двух …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Для любого слоя Keras ( Layerкласс), может кто - то объяснить , как понять разницу между input_shape, units, dimи т.д.? Например, в документе сказано unitsуказать форму вывода слоя. На изображении нейронной сети ниже hidden layer1имеется 4 единицы. Относится ли это непосредственно к unitsатрибуту Layerобъекта? Или unitsв Керасе форма каждого веса …

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

Если я хочу использовать функцию BatchNormalization в Keras, то нужно ли вызывать ее один раз только в начале? Я прочитал эту документацию для этого: http://keras.io/layers/normalization/ Я не понимаю, где я должен это назвать. Ниже мой код пытается использовать его: 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')) …

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

Я пытаюсь обучить Си-Эн-Эн классифицировать текст по темам. Когда я использую двоичную кросс-энтропию, я получаю точность ~ 80%, с категориальной кросс-энтропией я получаю точность ~ 50%. Я не понимаю, почему это так. Это проблема мультикласса, не означает ли это, что я должен использовать категорическую перекрестную энтропию и что результаты с …

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

Я обучил бинарную модель классификации с CNN, и вот мой код 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)) # …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Я построил нейронную сеть с Керасом. Я бы визуализировал его данные с помощью Tensorboard, поэтому я использовал: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) как объяснено в keras.io . Когда я запускаю обратный вызов, я получаю <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, но не получаю ни одного файла в моей папке «График». Что-то не так в …

144 keras  tensorboard 

Многие пользователи указали, что это причина перехода на Pytorch, но мне еще предстоит найти оправдание / объяснение для того, чтобы пожертвовать самым важным практическим качеством, скоростью и стремлением к исполнению. Ниже приведена производительность бенчмаркинга кода, TF1 по сравнению с TF2, где TF1 работает на 47–276% быстрее . Мой вопрос: что …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Я использую модель Keras, с крайним сроком подачи 36 часов, если я обучу свою модель на процессоре, это займет около 50 часов, есть ли способ запустить Keras на gpu? Я использую бэкэнд Tensorflow и запускаю его на своем ноутбуке Jupyter без установленной анаконды.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Я пытаюсь реализовать пример двоичной классификации, используя набор данных IMDb в Google Colab . Я уже реализовал эту модель раньше. Но когда я попытался сделать это снова через несколько дней, он вернул ошибку значения: «Массивы объектов не могут быть загружены, когда allow_pickle = False» для функции load_data (). Я уже …

114 python  numpy  keras 

Я пытаюсь понять роль Flattenфункции в Керасе. Ниже мой код, который представляет собой простую двухуровневую сеть. Он принимает двумерные данные формы (3, 2) и выводит одномерные данные формы (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 

Я пытаюсь понять LSTM и как их создавать с помощью Keras. Я обнаружил, что в основном есть 4 режима для запуска RNN (4 правые на картинке) Источник изображения: Андрей Карпаты Теперь мне интересно, как будет выглядеть минималистичный фрагмент кода для каждого из них в Keras. Так что-то вроде model = …

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

Мне было интересно, можно ли сохранить частично обученную модель Keras и продолжить обучение после повторной загрузки модели. Причина этого в том, что в будущем у меня будет больше обучающих данных, и я не хочу снова переобучать всю модель. Я использую следующие функции: #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save …

102 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Я тренирую нейронную сеть для своего проекта с помощью Keras. Керас предусмотрел функцию ранней остановки. Могу ли я узнать, какие параметры следует соблюдать, чтобы моя нейронная сеть не переобучалась с помощью ранней остановки?

100 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

У меня установлен Keras с серверной частью Tensorflow и CUDA. Я бы хотел, чтобы иногда по требованию Keras использовал CPU. Можно ли это сделать без установки отдельного Tensorflow только для ЦП в виртуальной среде? Если да, то как? Если бы бэкэнд был Theano, флаги можно было бы установить, но я …

97 python  machine-learning  tensorflow  keras 

В документации Keras неясно, что это на самом деле. Я понимаю, что мы можем использовать это для сжатия входного пространства функций в меньшее. Но как это сделать с точки зрения нейронного дизайна? Это автоэнокдер, RBM?

97 keras