«deep-learning» 태그된 질문

파이썬에서 tensorflow 변수에 새 값을 할당하려고합니다. import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(0) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.InteractiveSession() sess.run(init) print(x.eval()) x.assign(1) print(x.eval()) 그러나 내가 얻는 출력은 0 0 따라서 값은 변경되지 않았습니다. 내가 무엇을 놓치고 있습니까?

79 python  tensorflow  neural-network  deep-learning  variable-assignment 

tf.kerasAPI 를 준수하는 사용자 정의 옵티 마이저 클래스를 작성한다고 가정하십시오 (TensorFlow 버전> = 2.0 사용). 이 작업을 수행하는 것과 문서화 된 방법에 대해 혼란 스럽습니다. tf.keras.optimizers.Optimizer 상태 에 대한 문서 , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit from this class …

30 python  tensorflow  deep-learning  tf.keras  tensorflow2.x 

출처 리소스 Andrej Karpathy 블로그 에서 Policy Gradient의 매우 간단한 예를 재현하려고합니다 . 이 articale에서는 무게 및 Softmax 활성화 목록이있는 CartPole 및 Policy Gradient의 예제를 찾을 수 있습니다. 다음은 완벽하게 작동하는 CartPole 정책 그라디언트의 재현 된 매우 간단한 예입니다 . import gym import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt …

19 python  machine-learning  math  deep-learning  reinforcement-learning 

여러 이미지 다이어그램이 있는데, 모두 텍스트 레이블 자체 대신 레이블을 영숫자 문자로 포함합니다. YOLO 모델이 그 안에있는 모든 숫자와 영숫자를 식별하기를 원합니다. 어떻게 YOLO 모델을 훈련 시켜서 똑같이 할 수 있습니까? 데이터 세트는 여기에서 찾을 수 있습니다. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi 예를 들어 : 경계 상자를 참조하십시오. 텍스트가 어디에 있든지 YOLO가 감지하기를 원합니다. …

12 python  opencv  machine-learning  deep-learning  yolo 

텍스트 (숫자 및 알파벳)가 들어있는이 이미지가 있습니다. 이 이미지에있는 모든 텍스트와 숫자의 위치를 ​​얻고 싶습니다. 또한 모든 텍스트를 추출하고 싶습니다. 내 이미지의 모든 텍스트 (숫자 및 알파벳)뿐만 아니라 좌표를 얻는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 10B, 44, 16, 38, 22B 등

11 python  opencv  machine-learning  image-processing  deep-learning 

tensorflow v2에서 하위 모듈로 정의 된 keras를 사용하고 있습니다. fit_generator()방법을 사용하여 모델을 훈련하고 있습니다 . 10 시대마다 모델을 저장하고 싶습니다. 어떻게하면 되나요? Keras (tf의 하위 모듈이 아님)에서을 줄 수 있습니다 ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). 그러나 tf v2에서는이 모델을 모든 시대에 저장할 수있는 ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)위치로 변경했습니다 . 정수인 경우 , 많은 샘플이 처리 된 …

10 python  keras  deep-learning  tensorflow2.0  tf.keras 

딥 러닝 애플리케이션에 Gekko의 뇌 모듈을 사용하는 방법을 배우고 있습니다. numpy.cos () 함수를 배우고 비슷한 결과를 내기 위해 신경망을 설정했습니다. 훈련 범위가 다음과 같은 경우에 적합합니다. x = np.linspace(0,2*np.pi,100) 그러나 범위를 확장하려고하면 모델이 분리됩니다. x = np.linspace(0,3*np.pi,100) 다른 경계에서 작동하도록 모델의 유연성을 높이려면 신경망에서 무엇을 변경해야합니까? 이것은 내 코드입니다. from …

9 neural-network  deep-learning  gekko