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Theano導入問題：AttributeError：'模塊'對象沒有屬性'poll'

我已經切換到新機器並試圖使用我的代碼（工作在上一個）。我使用python/Django的/ Theano/Keras與以下版本（與以前的機器，當然...排列）： Django的== 1.9.6 的Django-CORS-頭= = 1.1.0 Django的用戶代理== 0.3.0 Keras == 1.0.3 蟒-易於=== 0.9.3.5ubuntu2 蟒-dateutil == 2.5.3

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一對一LSTM

我有一個長度爲1000的數字序列，我把它分成100個長度的序列。所以我最終得到901個長度爲100的序列。讓第一個900爲trainX。 trainY是這些序列的第2到901個。在keras中，我希望構建以下圖片模型：重要的功能是$ X_1 $映射到$ X_2 $，$ X_2 $映射到$ X_3 $等等。忽略我沒有繪製100個單位的事實。在keras中，我知道如何構建$ X_1 $到$ X_

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Keras深度變分自動編碼器

我試圖通過增加一層來使Keras VAE例子適應深層網絡。原始代碼：Original VAE code 變化： batch_size = 200 original_dim = 784 latent_dim = 2 intermediate_dim_deep = 384 # <<<<<<< intermediate_dim = 256 nb_epoch = 20 # x = Inpu

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爲什麼我的NN不能正確分類這些井字模式？

我試圖教一個人工智能識別與勝利線井字遊戲模式。不幸的是，它沒有學會正確識別它們。我認爲我將遊戲表示/編碼爲矢量的方式是錯誤的。我選擇的方式，很容易用於人類理解（我，特別！）： training_data = np.array([[0,0,0, 0,0,0, 0,0,0], [0,0,1, 0,1,0,

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Keras - 在fit_generator（）中如何使用批次和時代？

我有一個8000幀的視頻，我想訓練Keras模型，每批200幀。我有一個幀發生器，逐幀循環播放視頻，並將（3 x 480 x 640）幀累積爲形狀(200, 3, 480, 640)（批量大小，rgb，幀高度，幀寬度）的numpy矩陣X - 和產量X和Y每第200幀： import cv2 ... def _frameGenerator(videoPath, dataPath, batchSi

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訓練一些嵌入，保持其他嵌入

我用Keras做序列分類，使用RNN和嵌入。我的序列有點奇怪。我有混有特殊符號的詞語。單詞與固定的，預先訓練的嵌入相關聯，但特殊符號嵌入必須在訓練期間修改。在嵌入層學習過程中，如何在更新其他嵌入層時保持一些嵌入？有沒有辦法屏蔽那些不應該被修改的索引？或者這是一個自定義嵌入層的情況？

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如何重置Keras中的狀態變量？

我正在構建一個RNN（LSTM/GRU），並且我有可變長度的時間序列。如何在每個時間序列完成後重置狀態變量？我想在凱拉斯這樣做，但是如果我必須在Theano（我的後端）中建立一個RNN，那也可以。

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如何使用EC2實例（GPU）在S3中加載圖像

我試圖在AWS GPU上訓練Keras模型。您如何在S3中加載圖像（訓練數據）以用於EC2實例（GPU）的深度學習模型？

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Keras：如何在不同類型的多個輸出中使用fit_generator

在具有Functional API的Keras模型中，我需要調用fit_generator來使用ImageDataGenerator在增強圖像上進行數據訓練。問題是我的模型有兩個輸出：我試圖預測的掩碼和一個二進制值我顯然只想擴大輸入和掩碼輸出而不是二進制值。我該如何做到這一點？

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keras中可變大小圖像的完全卷積自動編碼器

我想構建一個卷積自動編碼器，其中輸入的大小不是恆定的。我通過疊加conv-pool圖層直到達到編碼層，然後用upsample-conv圖層進行相反操作。問題是無論我使用什麼設置，我都無法在輸出層中獲得與輸入層完全相同的大小。原因在於UpSampling層（給出了（2,2）的大小），使輸入的大小加倍，所以我不能得到奇數維。有沒有一種方法可以將給定圖層的輸出尺寸與前一圖層的輸入尺寸（針對單個樣本）相關