Als «keras» getaggte Fragen

Ich versuche mein Verständnis von LSTMs in Einklang zu bringen und habe hier in diesem Beitrag von Christopher Olah , der in Keras implementiert wurde, darauf hingewiesen . Ich folge dem Blog von Jason Brownlee für das Keras-Tutorial. Was mich hauptsächlich verwirrt ist, ist: Die Umformung der Datenreihen in [samples, …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Für jede Keras Schicht ( LayerKlasse), erklären kann jemand wie man den Unterschied zwischen verstehen input_shape, units, dimetc.? In der Dokumentation heißt es beispielsweise units, die Ausgabeform einer Ebene anzugeben. Im Bild des neuronalen Netzes unten hidden layer1hat 4 Einheiten. Wird dies direkt auf das unitsAttribut des LayerObjekts übertragen? Oder …

262 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

Wenn ich die BatchNormalization-Funktion in Keras verwenden möchte, muss ich sie dann nur zu Beginn einmal aufrufen? Ich habe diese Dokumentation dafür gelesen: http://keras.io/layers/normalization/ Ich sehe nicht, wo ich es nennen soll. Unten ist mein Code, der versucht, ihn zu verwenden: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, …

166 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Ich versuche, ein CNN zu trainieren, um Text nach Themen zu kategorisieren. Wenn ich binäre Kreuzentropie verwende, erhalte ich eine Genauigkeit von ~ 80%, bei kategorialer Kreuzentropie eine Genauigkeit von ~ 50%. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist ein Problem mit mehreren Klassen. Bedeutet das nicht, dass …

159 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Ich habe ein binäres Klassifizierungsmodell mit CNN trainiert und hier ist mein Code model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) …

154 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Ich habe mit Keras ein neuronales Netzwerk aufgebaut. Ich würde seine Daten mit Tensorboard visualisieren, daher habe ich verwendet: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) wie in keras.io erklärt . Wenn ich den Rückruf starte, erhalte ich <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, aber ich bekomme keine Datei in meinem Ordner "Graph". Stimmt etwas nicht, …

143 keras  tensorboard 

Es wurde von vielen Benutzern als Grund für den Wechsel zu Pytorch angeführt, aber ich habe noch keine Rechtfertigung / Erklärung dafür gefunden, die wichtigste praktische Qualität, die Geschwindigkeit, für die eifrige Ausführung zu opfern. Nachfolgend finden Sie die Code-Benchmarking-Leistung TF1 vs. TF2 - wobei TF1 zwischen 47% und 276% …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Ich verwende ein Keras-Modell mit einer Einreichungsfrist von 36 Stunden. Wenn ich mein Modell auf der CPU trainiere, dauert es ungefähr 50 Stunden. Gibt es eine Möglichkeit, Keras auf der GPU auszuführen? Ich verwende das Tensorflow-Backend und führe es auf meinem Jupyter-Notebook aus, ohne dass Anaconda installiert ist.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Wenn ich den Befehl sess = tf.Session()in einer Tensorflow 2.0-Umgebung ausführe , wird folgende Fehlermeldung angezeigt: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' System Information: Betriebssystemplattform und -verteilung: Windows 10 Python-Version: 3.7.1 Tensorflow Version: 2.0.0-alpha0 (installiert mit pip) Schritte …

118 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

Ich versuche, das Beispiel für die binäre Klassifizierung mithilfe des IMDb-Datasets in Google Colab zu implementieren . Ich habe dieses Modell schon einmal implementiert. Als ich es jedoch nach einigen Tagen erneut versuchte, gab es einen Wertefehler zurück: 'Objektarrays können nicht geladen werden, wenn allow_pickle = False' für die Funktion …

113 python  numpy  keras 

Ich versuche die Rolle der FlattenFunktion in Keras zu verstehen . Unten ist mein Code, der ein einfaches zweischichtiges Netzwerk ist. Es nimmt zweidimensionale Formdaten (3, 2) auf und gibt eindimensionale Formdaten (1, 4) aus: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

Ich versuche LSTMs zu verstehen und wie man sie mit Keras erstellt. Ich fand heraus, dass es hauptsächlich die 4 Modi gibt, um eine RNN auszuführen (die 4 richtigen im Bild). Bildquelle: Andrej Karpathy Jetzt frage ich mich, wie ein minimalistischer Codefragment für jeden von ihnen in Keras aussehen würde. …

107 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

Ich trainiere ein neuronales Netzwerk für mein Projekt mit Keras. Keras hat eine Funktion zum frühen Stoppen bereitgestellt. Darf ich wissen, welche Parameter beachtet werden sollten, um eine Überanpassung meines neuronalen Netzwerks durch frühzeitiges Anhalten zu vermeiden?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

Die Keras-Dokumentation ist nicht klar, was dies tatsächlich ist. Ich verstehe, dass wir dies verwenden können, um den Eingabe-Feature-Bereich in einen kleineren zu komprimieren. Aber wie geht das aus neuronaler Sicht? Ist es ein Autoenocder, RBM?

97 keras 

Ich habe Keras mit dem Tensorflow-Backend und CUDA installiert. Ich möchte Keras manchmal auf Anfrage zwingen, CPU zu verwenden. Kann dies ohne die Installation eines separaten Tensorflow nur für die CPU in einer virtuellen Umgebung erfolgen? Wenn das so ist, wie? Wenn das Backend Theano wäre, könnten die Flags gesetzt …

96 python  machine-learning  tensorflow  keras