keras

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    我已經安裝了bleeding edge theano,並按照以下順序以下軟件包: gfortran: sudo apt-get install gfortran OpenBLAS: git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS cd OpenBLAS make FC=gfortran sudo make PREFIX=/usr/local in

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    我已經構建了自己的數字分類數據集,並且它與由lisa lab(Here)開發的卷積網絡模型很好地協作。我想要顯示權重,我想通過keras來完成。 Keras文件試圖加載這樣的數據MNIST: (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 但我想我醃的數據集加載,而不是默認MNIST數據。用於keras的mnist模塊在哪裏加載

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    我有一個具有相同數量標籤的文本數據集 - 0,1,2,3,4。我跑了Keras binary classification例如LSTM(IMDB例如)在其網站上有我的數據集和編譯行改爲 "model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', class_mode="categorical")" 但模型預測只有1類,也就

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    可重複的結果我得到不同的結果(測試精度)每次我任何keras進口之前運行從Keras框架(https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py) 的代碼包含在頂部np.random.seed(1337)的imdb_lstm.py例子時間。它應該防止它爲每次運行生成不同的數字。我錯過了什麼? UPDATE:如何瑞普:

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    我想通過xor代碼來練習keras,但結果不對,後面是我的代碼,感謝大家幫助我。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Activation from keras.optimizers import SGD import numpy as np model = Sequential(

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    我正在使用Keras庫創建神經網絡。我有一個iPython Notebook來加載訓練數據,初始化網絡並「適應」神經網絡的權重。 最後,我使用save_weights()方法保存了權重。 代碼如下: from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from

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    我已經在我的PC上訓練了imdb_lstm.py。 現在我想通過輸入我自己的一些文本來測試訓練有素的網絡。我該怎麼做? 謝謝!

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    我目前在嘗試使用我的訓練數據來擬合GRU模型時遇到了一個問題。 咋一看StackOverflow上之後,我發現這個職位是非常相似,我的問題: Simplest Lstm training with Keras io 我自己的模型如下: nn = Sequential() nn.add(Embedding(input_size, hidden_size)) nn.add(GRU(hidden_s

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    我有一個3通道5×5的圖像是這樣的: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 和3-通道3×3過濾器是這樣的: 10 20 30