«tensorflow» 태그된 질문

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Tensorflow를 사용하여 음성 인식을 연구하고 있으며 대규모 웨이브 데이터 세트로 LSTM NN을 훈련시킬 계획입니다. 성능 향상으로 인해 tfrecords를 사용할 계획입니다. tfrecords 파일이 샤드로 분할되는 인터넷 (예 : Inception for example)에는 몇 가지 예가 있습니다. 내 질문은 : tfrecords 파일을 샤드에 저장하면 어떤 이점이 있습니까? 이 스플릿의 추가 성능 향상이 있습니까?

17 python  tensorflow 

나는 keras가 TensorFlow에 대한 고급 인터페이스 역할을한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 keras가 자체적으로 많은 기능 (데이터 입력, 모델 작성, 교육, 평가)을 수행 할 수있는 것 같습니다. 또한 TensorFlow의 기능 중 일부는 keras로 직접 포팅 될 수 있습니다 (예 : keras에서 tf 메트릭 또는 손실 함수를 사용할 수 있음). 제 질문은 …

16 keras  tensorflow 

Google은 최근에 tensorflow의 야간에 포함되어 tensorflow 계산 기능에 액세스하는 명령형 API 인 Eager 모드를 구축 합니다. tensorflow는 PyTorch와 어떻게 비교됩니까? 비교에 영향을 줄 수있는 몇 가지 측면은 다음과 같습니다. 정적 그래프 레거시 (예 : 노드의 이름)로 인해 열망의 장단점. 다른 것에는없는 본질적인 한계. 그 중 하나가 개선이 필요한 영역 (예 …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

안개 조건 (3 클래스)에서 이미지를 분류하기 위해 회선 신경 네트워크를 훈련하고 있습니다. 그러나 약 150.000 개의 이미지 각각에 대해 이미지 클래스를 예측하는 데 도움이되는 4 가지 기상 변수가 있습니다. 기존 CNN 구조에 기상 변수 (예 : 온도, 풍속)를 추가하여 분류에 도움을 줄 수있는 방법이 궁금했습니다. 내가 이미 생각할 수있는 한 …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

매일 생성되는 큰 다차원 데이터 집합이 있습니다. 이전과 비교했을 때 어떤 종류의 '이상 현상'을 감지하는 좋은 방법은 무엇입니까? 이것이 신경망으로 해결할 수있는 적절한 문제입니까? 모든 제안을 부탁드립니다. 추가 정보 : 예가 없으므로이 방법은 이상 자체를 감지해야합니다.

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

불균형이 심한 데이터에 분류 문제가 있습니다. 오버 샘플링과 언더 샘플링은 물론 불충분 한 범주 형 출력에 대한 비용을 변경하면 더 적합한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 작업을 수행하기 전에 tensorflow는 각 입력을 다수 그룹으로 분류합니다 (그리고 의미가없는 것처럼 90 % 이상의 정확도를 얻습니다). 각 그룹의 역률 로그가 내가 시도한 최고의 …

12 tensorflow  loss-function 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

나는 현재 tf.one_hot (indices, depth)을 사용한 tensorflow 과정을 진행하고 있습니다. 이제이 지수가 어떻게 이진 순서로 바뀌는 지 이해할 수 없습니다. 누군가 나에게 정확한 과정을 설명해 줄 수 있습니까 ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

현재 큰 CSV 파일 (60 백만 행 이상 70GB 이상)에서 모델을 훈련하려고합니다. 그렇게하기 위해 tf.contrib.learn.read_batch_examples를 사용하고 있습니다. 이 함수가 실제로 데이터를 읽는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어 배치 크기가 50.000 인 경우 파일의 처음 50.000 줄을 읽습니까? 전체 파일을 반복하려면 (1 epoch) estimator.fit 메소드에 num_rows / batch_size …

11 python  tensorflow 

나는 tensorflow를 사용하여 간단한 신경망을 만들고 있는데, 내가 수집 한 데이터로 협력하지는 않습니다. 오류 메시지 : TypeError : Fetch 인수 2861.6152 중 2861.6152에 유효하지 않은 type이 (가) 문자열 또는 Tensor 여야합니다. float32를 텐서 또는 작업으로 변환 할 수 없습니다. 오류는 내 코드에서 다음 줄을 나타냅니다. _, cost = tf_session.run([optimizer, cost], …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

다음과 같이 Keras (Tensorflow 백엔드)에서 사용자 지정 메트릭 기능 (F1-Score)을 정의하려고했습니다. 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: return 0 지금까지는 훌륭했지만 모델 컴파일에 적용하려고 할 …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Keras의 LSTM (Theano 배경 사용)을 사용하여 Seq2Seq 모델 을 작업 중이며 몇 MB의 데이터조차도 훈련에 몇 시간이 필요하기 때문에 프로세스를 병렬화하고 싶습니다. GPU가 CPU보다 병렬 처리에서 훨씬 더 낫다는 것은 분명합니다. 현재는 CPU 만 사용할 수 있습니다. 16 개의 CPU에 액세스 할 수 있습니다 (코어 당 2 개의 스레드 X …

11 tensorflow  keras  theano  parallel 

ML과 TensorFlow를 처음 사용하고 (약 몇 시간 전에 시작) 시계열에서 다음 몇 가지 데이터 요소를 예측하는 데 사용하려고합니다. 나는 입력을 받고 이것을 사용하여 이것을하고있다 : /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- y ------------/ …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn