Questions marquées «keras»

J'essaie de concilier ma compréhension des LSTM et souligné ici dans ce post par Christopher Olah mis en œuvre à Keras. Je suis le blog écrit par Jason Brownlee pour le tutoriel Keras. Ce qui me trouble le plus, c'est Le remodelage de la série de données en [samples, time …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Pour toute couche Keras ( Layerclasse), quelqu'un peut - il expliquer comment comprendre la différence entre input_shape, units, dim, etc.? Par exemple, le document dit de unitsspécifier la forme de sortie d'un calque. Dans l'image du réseau neuronal ci-dessous hidden layer1a 4 unités. Cela se traduit-il directement par l' unitsattribut …

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

Si je souhaite utiliser la fonction BatchNormalization dans Keras, dois-je l'appeler une seule fois au début? J'ai lu cette documentation pour cela: http://keras.io/layers/normalization/ Je ne vois pas où je suis censé l'appeler. Voici mon code essayant de l'utiliser: 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 

J'essaie de former un CNN à catégoriser le texte par sujet. Lorsque j'utilise l'entropie croisée binaire, j'obtiens une précision d'environ 80%, avec une entropie croisée catégorique, j'obtiens une précision d'environ 50%. Je ne comprends pas pourquoi. C'est un problème multiclasse, cela ne signifie-t-il pas que je dois utiliser une entropie …

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

J'ai formé un modèle de classification binaire avec CNN, et voici mon code 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)) …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

J'ai construit un réseau neuronal avec Keras. Je visualiserais ses données par Tensorboard, donc j'ai utilisé: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) comme expliqué dans keras.io . Lorsque j'exécute le rappel, je reçois <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, mais je n'obtiens aucun fichier dans mon dossier "Graph". Y a-t-il un problème dans la façon …

143 keras  tensorboard 

De nombreux utilisateurs l'ont cité comme raison de passer à Pytorch, mais je n'ai pas encore trouvé de justification / explication pour sacrifier la qualité pratique la plus importante, la vitesse, pour une exécution rapide. Ci-dessous, les performances de l'analyse comparative du code, TF1 contre TF2 - avec TF1 fonctionnant …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

J'utilise un modèle Keras, avec un délai de soumission de 36 heures, si j'entraîne mon modèle sur le processeur, cela prendra environ 50 heures, y a-t-il un moyen d'exécuter Keras sur GPU? J'utilise le backend Tensorflow et je l'exécute sur mon notebook Jupyter, sans anaconda installé.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

J'essaie d'implémenter l'exemple de classification binaire en utilisant l'ensemble de données IMDb dans Google Colab . J'ai déjà implémenté ce modèle. Mais quand j'ai essayé de le faire à nouveau après quelques jours, cela a renvoyé une erreur de valeur: `` Les tableaux d'objets ne peuvent pas être chargés lorsque …

113 python  numpy  keras 

J'essaie de comprendre le rôle de la Flattenfonction dans Keras. Voici mon code, qui est un simple réseau à deux couches. Il prend des données bidimensionnelles de forme (3, 2) et produit des données unidimensionnelles de forme (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') …

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

J'essaie de comprendre les LSTM et comment les construire avec Keras. J'ai découvert qu'il y avait principalement les 4 modes pour exécuter un RNN (les 4 bons sur l'image) Source de l'image: Andrej Karpathy Maintenant, je me demande à quoi ressemblerait un extrait de code minimaliste pour chacun d'eux dans …

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

Je me demandais s'il était possible d'enregistrer un modèle Keras partiellement formé et de continuer la formation après avoir chargé à nouveau le modèle. La raison en est que j'aurai plus de données d'entraînement à l'avenir et je ne veux pas recycler à nouveau le modèle entier. Les fonctions que …

98 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

J'entraîne un réseau de neurones pour mon projet en utilisant Keras. Keras a fourni une fonction d'arrêt anticipé. Puis-je savoir quels paramètres doivent être observés pour éviter que mon réseau de neurones ne se suralimente en utilisant l'arrêt précoce?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

La documentation Keras n'est pas claire de quoi il s'agit. Je comprends que nous pouvons l'utiliser pour compresser l'espace des fonctionnalités d'entrée dans un espace plus petit. Mais comment cela se fait-il du point de vue de la conception neuronale? Est-ce un autoenocder, RBM?

97 keras 

J'ai Keras installé avec le backend Tensorflow et CUDA. J'aimerais parfois forcer Keras à utiliser le processeur. Cela peut-il être fait sans, par exemple, installer un Tensorflow séparé, uniquement CPU, dans un environnement virtuel? Si c'est le cas, comment? Si le backend était Theano, les indicateurs pourraient être définis, mais …

96 python  machine-learning  tensorflow  keras