«keras» 태그된 질문

Tensorflow 백엔드 및 CUDA와 함께 Keras를 설치했습니다. 때때로 요청시 Keras가 CPU를 사용하도록하고 싶습니다. 가상 환경에 별도의 CPU 전용 Tensorflow를 설치하지 않고도 수행 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게? 백엔드가 Theano이면 플래그를 설정할 수 있지만 Keras를 통해 액세스 할 수있는 Tensorflow 플래그에 대해 들어 본 적이 없습니다.

96 python  machine-learning  tensorflow  keras 

두 개의 레이어가있는 신경망의 예가 있습니다. 첫 번째 계층은 두 개의 인수를 취하고 하나의 출력을 갖습니다. 두 번째는 첫 번째 계층의 결과로 하나의 인수와 하나의 추가 인수를 취해야합니다. 다음과 같이 표시됩니다. x1 x2 x3 \ / / y1 / \ / y2 그래서 두 개의 레이어가있는 모델을 만들고 병합하려고했지만 오류가 …

96 python  machine-learning  keras  neural-network 

Keras의 HDF5 파일에서 모델을로드하는 방법은 무엇입니까? 내가 시도한 것 : model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) 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) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, …

94 python  machine-learning  keras  data-science 

LSTM 모델을 처음으로 실행하고 있습니다. 내 모델은 다음과 같습니다. opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) 모델을 훈련하는 동안 verbose를 사용하는 것은 무엇입니까?

89 python  deep-learning  keras  verbose 

저는 Keras에서 weight_regularizer 를 더 이상 사용할 수 없으며 그 자리에 활동 과 커널 정규화 프로그램 이 있음을 알았 습니다 . 나는 알고 싶습니다: 커널 과 활동 정규화 의 주요 차이점은 무엇입니까 ? weight_regularizer 대신 activity_regularizer 를 사용할 수 있습니까?

89 machine-learning  keras  keras-layer 

나는 reuters-example 데이터 세트를 가지고 놀고 있고 잘 실행됩니다 (내 모델은 훈련되었습니다). 모델을 저장하는 방법에 대해 읽었으므로 나중에로드하여 다시 사용할 수 있습니다. 하지만이 저장된 모델을 사용하여 새 텍스트를 예측하려면 어떻게해야합니까? 나는 사용 models.predict()합니까? 이 텍스트를 특별한 방법으로 준비해야합니까? 나는 그것을 시도했다 import keras.preprocessing.text text = np.array(['this is just some random, …

87 python  theano  deep-learning  keras 

현재 다음 코드를 사용합니다. callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) 2 Epoch 동안 손실이 개선되지 않으면 Keras에게 훈련을 중단하라고 지시합니다. 그러나 손실이 일정한 "THR"보다 작아지면 훈련을 중단하고 싶습니다. if val_loss < THR: break 나는 문서에서 자신의 …

82 python  machine-learning  neural-network  conv-neural-network  keras 

Keras에서 TimeDistributed 래퍼가 수행하는 작업을 파악하려고합니다. TimeDistributed는 "입력의 모든 시간 조각에 레이어를 적용합니다." 하지만 실험을 좀 해보니 이해할 수없는 결과가 나왔습니다. 요컨대 LSTM 계층과 관련하여 TimeDistributed 및 Just Dense 계층은 동일한 결과를 나타냅니다. model = Sequential() model.add(LSTM(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) print(model.output_shape) model = Sequential() model.add(LSTM(5, …

82 python  machine-learning  keras  neural-network  deep-learning 

사전을 인수로 사용 .fit_generator()하거나 .fit()전달 하여 이미지 분류기를 훈련 class_weight=시킵니다. TF1.x에서는 오류가 발생하지 않았지만 2.1에서는 훈련을 시작할 때 다음과 같은 결과가 나타납니다. WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] 그것은에서 강제 변환 뭔가에 무엇을 의미 하는가 ...에 ['...']? 에이 경고의 소스 tensorflow의 REPO는 여기에 , 배치 의견은 다음과 같습니다 …

47 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0  tf.keras 

이론적으로, 가중치는 고정 된 크기를 가지므로 예측은 일정해야합니다. 컴파일 후 (최적화기를 제거 할 필요없이) 속도를 어떻게 회복합니까? 관련 실험 참조 : https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true

23 python  performance  tensorflow  keras  jupyter-notebook 

나는 케 라스 모델의 예측 시간을 추정하려고 시도하고 이상한 것을 깨달았습니다. 일반적으로 상당히 빠르다는 것 외에도, 가끔씩 모델은 예측을하기 위해 꽤 긴 시간이 필요합니다. 뿐만 아니라 그 시간은 모델 실행 시간이 길어질 수도 있습니다. 오류를 재현하기 위해 최소 작업 예를 추가했습니다. import time import numpy as np from sklearn.datasets import …

17 python  performance  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

현상금이 만료 10시간에 . 이 질문에 대한 답변은 +150 평판 현상금을 받을 수 있습니다 . sirjay 는 평판이 좋은 곳에서 답을 찾고 있습니다. 데이터 스톡 예측을위한지도 학습을 통해 LSTM (RNN) 신경망을 만들었습니다. 문제는 자체 교육 데이터에서 잘못 예측하는 이유는 무엇입니까? (참고 : 아래의 재현 가능한 예 ) 다음 5 일 …

13 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

나는 MSE로 차별자가 최소화되고 발전기가 최대화되어야하는 생성적인 적대적 네트워크를 가지고 있습니다. 둘 다 반대 목표를 추구하는 상대이기 때문입니다. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) 높은 MSE 가치에서 이익을 얻는 발전기 모델을 얻으려면 어떻게 적응해야합니까?

11 python  tensorflow  keras  neural-network  maximize 

다음 파이썬 코드로 훈련 된 keras 모델을 실행하려고합니다. from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model from imutils.video import VideoStream from threading import Thread import numpy as np import imutils import time import cv2 import os MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5" print("[info] loading model..") model = load_model(MODEL_PATH) print("[info] starting vid stream..") vs …

11 python  tensorflow  keras 

openAI 체육관의 한 게임에서 DQL 모델을 구현하려고합니다. 그러나 다음과 같은 오류가 발생합니다. TypeError : len은 기호 텐서에 대해 잘 정의되어 있지 않습니다. (activation_3 / Identity : 0) 모양 정보 x.shape보다는 전화 len(x)하십시오. 체육관 환경 만들기 : ENV_NAME = 'CartPole-v0' env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(123) env.seed(123) nb_actions = env.action_space.n 내 모델은 다음과 …

10 python  tensorflow  keras  reinforcement-learning  keras-rl