keras पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास दो परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क का एक उदाहरण है। पहली परत में दो तर्क होते हैं और एक आउटपुट होता है। दूसरे को पहली परत के परिणामस्वरूप एक तर्क और एक अतिरिक्त तर्क लेना चाहिए। यह इस तरह दिखना चाहिए: x1 x2 x3 \ / / y1 / …

96 python  machine-learning  keras  neural-network 

मैं पहली बार LSTM मॉडल चला रहा हूं। यहाँ मेरा मॉडल है: 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) मॉडल का प्रशिक्षण करते समय क्रिया का …

96 python  deep-learning  keras  verbose 

मैं सोच रहा था कि क्या यह संभव है कि एक आंशिक रूप से प्रशिक्षित केरस मॉडल को बचाया जाए और फिर से मॉडल को लोड करने के बाद प्रशिक्षण जारी रखा जाए। इसका कारण यह है कि मेरे पास भविष्य में अधिक प्रशिक्षण डेटा होगा और मैं पूरे मॉडल …

95 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

कैरस में HDF5 फ़ाइल से मॉडल कैसे लोड करें? मैंने क्या कोशिश की: 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, …

94 python  machine-learning  keras  data-science 

मैं रायटर-उदाहरण डाटासेट के साथ खेल रहा हूं और यह ठीक चलता है (मेरा मॉडल प्रशिक्षित है)। मैंने एक मॉडल को बचाने के तरीके के बारे में पढ़ा, इसलिए मैं इसे बाद में फिर से उपयोग करने के लिए लोड कर सकता था। लेकिन मैं एक नए पाठ की भविष्यवाणी …

87 python  theano  deep-learning  keras 

मैंने ध्यान दिया है कि भार_ अनियमितता केर में और अधिक उपलब्ध नहीं है और इसके स्थान पर, गतिविधि और कर्नेल रेग्युलर हैं। मैं जानना चाहता हूँ: कर्नेल और गतिविधि नियमित करने वालों के बीच मुख्य अंतर क्या हैं ? मैं इस्तेमाल कर सकते हैं activity_regularizer के स्थान पर weight_regularizer …

86 machine-learning  keras  keras-layer 

वर्तमान में मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग करता हूं: 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) यह बताता है कि जब प्रशिक्षण में 2 युगों तक सुधार नहीं हुआ तो केर को रोकना पड़ा। लेकिन मैं कुछ …

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

मैं कायरों में TimeDistributed आवरण क्या करता है समझ की कोशिश कर रहा हूँ। मुझे लगता है कि TimeDistributed "एक इनपुट के हर लौकिक टुकड़ा पर एक परत लागू होता है।" लेकिन मैंने कुछ प्रयोग किए और ऐसे परिणाम मिले जिन्हें मैं समझ नहीं सकता। संक्षेप में, LSTM परत के …

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

एक शब्दकोश का उपयोग .fit_generator()या .fit()पारित करने के लिए एक छवि क्लासिफायरफ़ॉर्म प्रशिक्षणclass_weight=एक तर्क के रूप में । मुझे TF1.x में त्रुटियां कभी नहीं मिलीं, लेकिन 2.1 में प्रशिक्षण शुरू करते समय मुझे निम्न आउटपुट मिले: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] किसी चीज़ का ज़बरदस्ती करने का …

47 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0  tf.keras 

सिद्धांत रूप में, भविष्यवाणी स्थिर होनी चाहिए क्योंकि भार का एक निश्चित आकार होता है। संकलन के बाद (आशावादी को हटाने की आवश्यकता के बिना) मैं अपनी गति कैसे प्राप्त करूं? संबंधित प्रयोग देखें: 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 

मैंने अपने केरस मॉडल की भविष्यवाणी के समय का अनुमान लगाने की कोशिश की और कुछ अजीब सा महसूस किया। सामान्य रूप से काफी तेज होने के अलावा, हर बार एक समय में मॉडल को एक भविष्यवाणी के साथ आने के लिए काफी लंबे समय की आवश्यकता होती है। और …

17 python  performance  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

इनाम समाप्त हो रहा है 17 घंटे में । इस प्रश्न के उत्तर एक +150 प्रतिष्ठा इनाम के लिए पात्र हैं । श्रीजय एक सम्मानित स्रोत से जवाब की तलाश में हैं । मैंने डेटा स्टॉक पूर्वानुमान के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ एक LSTM (RNN) तंत्रिका नेटवर्क बनाया। समस्या …

13 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

मेरे पास एक जेनेरेटर का प्रतिकूल नेटवर्क है, जहां एमएसई के साथ भेदभाव कम हो जाता है और जनरेटर को अधिकतम होना चाहिए। क्योंकि दोनों विरोधी हैं जो विपरीत लक्ष्य का पीछा करते हैं। 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) जेनरेटर मॉडल प्राप्त करने …

11 python  tensorflow  keras  neural-network  maximize 

निम्नलिखित पायथन कोड के साथ एक प्रशिक्षित केरस मॉडल चलाने की कोशिश कर रहा है: 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 …

11 python  tensorflow  keras 

मैं ओपनएआई जिम के एक गेम पर डीक्यूएल मॉडल लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। लेकिन यह मुझे निम्नलिखित त्रुटि दे रहा है। TypeError: len को प्रतीकात्मक Tensors के लिए अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया गया है। (सक्रियण_3 / पहचान: 0) कृपया आकार की जानकारी के x.shapeबजाय कॉल …

10 python  tensorflow  keras  reinforcement-learning  keras-rl