Questions marquées «tensorflow»

TensorFlow est une bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. TensorFlow utilise des graphiques de flux de données avec des tenseurs circulant le long des bords. Pour plus de détails, voir https://www.tensorflow.org. TensorFlow est publié sous une licence Apache 2.0.

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Qu'est-ce que TensorFlow offre de plus aux keras?
Je sais que les keras servent d'interface de haut niveau avec TensorFlow. Mais il me semble que les keras peuvent faire à eux seuls de nombreuses fonctionnalités (saisie de données, création de modèle, formation, évaluation). De plus, certaines fonctionnalités de TensorFlow peuvent être portées directement sur les keras (par exemple, …
16 keras  tensorflow 
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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
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PyTorch vs Tensorflow désireux
Google a récemment inclus dans tensorflow's nightly builds son Eager mode, une API impérative pour accéder aux capacités de calcul tensorflow. Comment tensorflow désireux se compare-t-il à PyTorch? Certains aspects qui pourraient affecter la comparaison pourraient être: Avantages et inconvénients de désireux en raison de son héritage graphique statique (par …
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Comment ajouter des fonctionnalités sans image le long des images latérales en tant qu'entrée des CNN
J'entraîne un réseau neuronal convolutionnel pour classer les images sur les conditions de brouillard (3 classes). Cependant, pour chacune des 150 000 images environ, j'ai également quatre variables météorologiques disponibles qui pourraient aider à prévoir les classes d'images. Je me demandais comment je pourrais ajouter les variables météorologiques (par exemple …
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Détecter les anomalies avec le réseau neuronal
J'ai un grand ensemble de données multidimensionnelles qui est généré chaque jour. Quelle serait une bonne approche pour détecter tout type d'anomalie par rapport aux jours précédents? Est-ce un problème approprié qui pourrait être résolu avec les réseaux de neurones? Toutes les suggestions sont appréciées. informations supplémentaires: il n'y a …
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Tensorflow Ajustement de la fonction de coût pour les données déséquilibrées
J'ai un problème de classification avec des données très déséquilibrées. J'ai lu que le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage ainsi que la modification du coût des extrants catégoriels sous-représentés conduiront à un meilleur ajustement. Avant cela, tensorflow catégoriserait chaque entrée comme le groupe majoritaire (et gagnerait plus de 90% de précision, …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
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Entraînez-vous par lots dans Tensorflow
J'essaie actuellement de former un modèle sur un gros fichier csv (> 70 Go avec plus de 60 millions de lignes). Pour ce faire, j'utilise tf.contrib.learn.read_batch_examples. J'ai du mal à comprendre comment cette fonction lit réellement les données. Si j'utilise par exemple une taille de lot de 50 000, lit-il …
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Comment définir une métrique de performance personnalisée dans Keras?
J'ai essayé de définir une fonction métrique personnalisée (F1-Score) dans Keras (backend Tensorflow) en fonction de ce qui suit: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: …
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