«keras» 태그된 질문

나는 LSTM에 대한 나의 이해를 조정하려고 노력하고 있으며 Keras에서 구현 한 Christopher Olah 의이 게시물 에서 지적했습니다 . Keras 튜토리얼을 위해 Jason Brownlee이 작성한 블로그를 따르고 있습니다. 내가 주로 혼동하는 것은 데이터 계열을 [samples, time steps, features]및 스테이트 풀 LSTM 아래에 붙여 넣은 코드를 참조하여 위의 두 가지 질문에 집중하십시오. …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

어떤 Keras 층 (위해 Layer클래스), 캔 누군가의 차이점을 이해하는 방법을 설명합니다 input_shape, units, dim, 등? 예를 들어 의사는 units레이어의 출력 모양을 지정 한다고 말합니다 . 아래 신경망의 이미지 hidden layer1에는 4 단위가 있습니다. 이것이 객체 의 units속성으로 직접 변환됩니까 Layer? 아니면 unitsKeras에서 숨겨진 레이어의 모든 가중치의 모양에 단위 수를 곱한 …

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

Keras에서 BatchNormalization 함수를 사용하려면 처음에 한 번만 호출해야합니까? 나는이 문서를 읽었습니다 : http://keras.io/layers/normalization/ 어디로 전화해야하는지 모르겠습니다. 아래는 그것을 사용하려는 코드입니다. 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)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, …

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

주제별로 텍스트를 분류하도록 CNN을 훈련하려고합니다. 이진 교차 엔트로피를 사용하면 ~ 80 % 정확도를 얻을 수 있으며 범주 형 교차 엔트로피를 사용하면 ~ 50 % 정확도를 얻을 수 있습니다. 왜 그런지 이해할 수 없습니다. 그것은 다중 클래스 문제입니다. 즉, 범주 교차 엔트로피를 사용해야하며 이진 교차 엔트로피 결과가 의미가 없다는 것을 의미하지 …

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

CNN을 사용하여 이진 분류 모델을 훈련했으며 여기에 내 코드가 있습니다. 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)) # define …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Keras와 신경망을 구축했습니다. Tensorboard로 데이터를 시각화하므로 다음을 활용했습니다. keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) keras.io에 설명 된 대로 . 콜백을 실행하면을 얻지 <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>만 "Graph"폴더에 파일이 없습니다. 이 콜백을 사용한 방식에 문제가 있습니까?

143 keras  tensorboard 

그것은 많은 사용자들에 의해 Pytorch로 전환 한 이유로 인용되었지만, 나는 가장 중요한 실제 품질, 속도, 빠른 실행을 희생하기위한 정당화 / 설명을 아직 찾지 못했습니다. 다음은 TF1과 TF2의 코드 벤치마킹 성능입니다. TF1은 47 % ~ 276 % 더 빠르게 실행 됩니다. 내 질문은 : 그래프 또는 하드웨어 수준에서 그렇게 중요한 속도 …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

sess = tf.Session()Tensorflow 2.0 환경에서 명령 을 실행할 때 아래와 같은 오류 메시지가 나타납니다. Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' 시스템 정보: OS 플랫폼 및 배포 : Windows 10 Python 버전 : 3.7.1 Tensorflow 버전 : 2.0.0-alpha0 (pip와 …

132 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

제출 기한이 36 시간 인 Keras 모델을 실행 중입니다. CPU에서 모델을 훈련하면 약 50 시간이 걸립니다. GPU에서 Keras를 실행할 수있는 방법이 있습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있으며 아나콘다를 설치하지 않고 Jupyter 노트북에서 실행하고 있습니다.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Google Colab 에서 IMDb 데이터 세트를 사용하여 이진 분류 예제를 구현하려고합니다 . 이전에이 모델을 구현했습니다. 그러나 며칠 후 다시 시도했을 때 load_data () 함수에 대해 'allow_pickle = False 일 때 개체 배열을로드 할 수 없습니다'라는 값 오류가 반환되었습니다. : 난 이미 비슷한 문제에 대한 기존 응답 언급,이 문제를 해결하는 시도 …

113 python  numpy  keras 

LSTM과 Keras를 사용하여 구축하는 방법을 이해하려고합니다. RNN을 실행하는 데 주로 4 가지 모드가 있다는 것을 알아 냈습니다 (사진에서 올바른 4 가지 모드). 이미지 출처 : Andrej Karpathy 이제 Keras에서 각각에 대한 최소한의 코드 조각이 어떻게 생겼는지 궁금합니다. 그래서 뭔가 model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, data_dim))) model.add(Dense(1)) 4 가지 작업 각각에 …

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

FlattenKeras 에서 기능 의 역할을 이해하려고합니다 . 아래는 간단한 2 계층 네트워크 인 내 코드입니다. 모양 (3, 2)의 2 차원 데이터를 가져 와서 모양 (1, 4)의 1 차원 데이터를 출력합니다. 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 …

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

Keras를 사용하여 프로젝트를 위해 신경망을 훈련하고 있습니다. Keras는 조기 중지 기능을 제공했습니다. 조기 중지를 사용하여 신경망이 과적 합되는 것을 방지하기 위해 어떤 매개 변수를 관찰해야하는지 알 수 있습니까?

100 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

부분적으로 훈련 된 Keras 모델을 저장하고 모델을 다시로드 한 후 훈련을 계속할 수 있는지 궁금합니다. 그 이유는 앞으로 더 많은 훈련 데이터를 갖게 될 것이고 전체 모델을 다시 훈련시키고 싶지 않기 때문입니다. 내가 사용하는 기능은 다음과 같습니다. #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained model model.save('partly_trained.h5') #Load …

98 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Keras 문서는 이것이 실제로 무엇인지 명확하지 않습니다. 나는 이것을 사용하여 입력 기능 공간을 더 작은 공간으로 압축 할 수 있음을 이해합니다. 그러나 이것은 신경 디자인 관점에서 어떻게 이루어 집니까? autoenocder, RBM입니까?

97 keras