theano

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我試圖從mp3轉換成alaw，但sox似乎沒有幫助。 sox FAIL formats: no handler for file extension `alaw' 我錯過了什麼嗎？有什麼建議麼？

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我創建了UIDatePicker並添加了事件目標UIControlEventValueChanged。日期選擇器的默認值設置爲當前日期。當我點擊文本字段時顯示日期選擇器。然後用戶可以選擇日期，使用日期選擇器在視圖控制器外單擊，它會消失，文本字段將設置爲選定日期。問題是用戶想要選擇當前（默認）日期。有必要將值從和改回到默認值。這是因爲日期選擇器觸發了UIControlEventValueChan

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pytorch：如何直接找到漸變w.r.t.損失

在theano中，獲得某個變量w.r.t的梯度非常容易。一個給定的損失： loss = f(x, w) dl_dw = tt.grad(loss, wrt=w) 我得到pytorch被冠上了不同的模式，在那裏你會做這樣的事情： loss = f(x, w) loss.backwards() dl_dw = w.grad 的事情是我可能不想通過做一個完整的向後傳播圖 - 只是沿着需要去

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用GPU上的簡單矩陣向量產品對Benchmarking Theano和CNTK

我想比較Theano和CNTK在一個非常簡單的任務上的性能：GPU上的矩陣向量產品。我正在使用Theano 0.9.0和CNTK 2.0。我想測量設備上計算所用的時間，不包括從主機到設備的數據傳輸所用的時間，反之亦然。我得到的結果是這樣的： figure (timings theano vs cntk) （N是重複次數d，矩陣的大小，被設定爲10000。）問題1：它似乎用於某些準備工作的時

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對於Theano，tensorflow.contrib.layers.convolution2d等效的num_outputs是什麼？

在Tensorflow-contrib中，2D convolution是根據filter_size和num_outputs定義的。你如何控制Theano的nnet.conv2d類型的num_outputs？

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在Windows 10上爲Theano安裝TDM-GCC/OpenBLAS時出現問題 - DLL加載失敗

如果不使用C++編譯器，我的設置（見下文）效果很好（當然速度很慢）。爲了加速運行時間，我嘗試安裝TDM-GCC。然後顯示導入錯誤「DLL加載失敗」。花費數小時閱讀安裝指南，下載OpenBLAS，試驗，閱讀問題/評論到「DLL加載失敗」 - 我沒有前進。任何人都可以幫助我嗎？安裝的軟件：的Windows 10家的Python 3.6.1（v3.6.1：69c0db5，2017年3月21日

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TypeError：此操作的輸入的可廣播模式不正確。

我是一個新的theano-er ..我的代碼已成功運行，優化=無。但是，當mode = FAST_RUN時，我得到了幾次優化失敗，這讓我困擾了好幾天......儘管在這些失敗之後它仍然可以運行......但是它太慢了......我可以縮小這些失敗的範圍來掃描op ...錯誤信息在下面...任何人都可以有任何想法？ ERROR (theano.gof.opt): SeqOptimizer apply

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dimshuffle.c失蹤（用於keras）

我剛開始我已經從頂部安裝註釋從這裏keras工作： How do I install Keras and Theano in Anaconda Python on Windows? 我可以導入theano和keras在Python命令行，但是當我嘗試運行this代碼，我一直在第44行得到一個錯誤說： [錯誤2]沒有這樣的文件或目錄：「C：\ PROGRAM 文件\ Anaconda2 \ LIB

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如何重現'改進的GAN'代碼？ theano/cudnn /碼頭問題

我一直在嘗試重新發現代碼here，相對於OpenAI的「改進的GAN」，但是我在設置環境（Docker容器）方面遇到了很多麻煩。我只是不能使Theano與此代碼正常工作。我創建了一個碼頭工人的容器來測試它，但是當我使用Theano的穩定版本使用暢達安裝了分段故障引發... 一些帖子建議使用Theano的開發版本而不是，但我當更新，Theano找不到Cudnn了 (gpuarray/dnn.py

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如何訓練Keras LTSM多維輸入？

這是我的輸入數據的形狀： >> print(X_train.shape) (1125, 75, 2) 然後我試圖通過這種方式來構建模型： model = Sequential() model.add(LSTM( output_dim=50, input_shape = (75, 2), #input_shape = X_train.shape[1:],