keras

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    私は単純なカスタムレイヤオブジェクトを使用して、コレスキー分解によるマルチヴァーテールノーマルノイズを生成します。すべて正常に動作しますが、 'load_model'は 'ModelCheckPoint'によって保存された最良のモデルを読み込みます。 カスタム層である:ここ import kears as ks import keras.backend as K class MVGauss

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    theano、tensorflow、およびcntkをさまざまなアナコンダ環境にインストールして構成しました。私は各環境にケラスをインストールしました。 ここでは、これらのさまざまなバックエンドでケラを使用したいと思います。私の家の中で毎回メイン(グローバル)keras.jsonを編集する必要はありません。 それは可能ですか?ありがとう。 重要な注意:私の質問は、WindowsとLinuxの両方に適

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    タイトル: 私はタイムディストリビューションされたラッパーが各タイムスタンプに密集している可能性があることを知っていますが、同じウェイトを使用しています。私は同じ形の高密度を適用したいが、タイムスタンプごとに異なる重みを付けて、誰でも助けることができるのだろうか?

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    私はXceptionの論文を読んでいました。この論文では、4.7節で言及されているように、最良の結果は、活性化なしでも有効です。今ではケラスのツールボックスを使ったビデオでこのネットワークを使いたいけど、ケラスのモデルは 'ReLU'アクティベーション機能を使っています。ケラスのモデルが最良のモデルを返すか、reluレイヤーを省略した方が良いでしょうか?

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    私はKerasとDLを初めて使用しています。 ケラス文書からこのコードを入手しました。それを私のシステム上で実行したかったのです。 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_d

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    を決定し、私はそれは私がkerasシーケンシャルモデルを作りたい画像サイズ28 * 28 と60000個のチャネルを意味 (60000, 28, 28) としてxtrain.shapeてきました。 input_shapeがどのように見えるべきモデル形状 model = Sequential() model.add(Convolution2D(32,3,activation='relu',in

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    私は以下の文に出くわしたと何[0]は意味のわからなかった:だから model.predict(image)[0] は、私が一度上記のステートメントのためにプリントアウトしました[0]と[0]と一度せずに、次のように: print model.predict(image) [[ 0.99335432 0.00664574]] print model.predict(image)[0]

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    LSTMレイヤを持つNNのデータを作成する方法に問題があります。私は多くのファイルが何百もの行を含んでいます。 各ファイルは曲を表しますと各行は4つの値のノートを表します。 NNがノートをと読んで、10音符の系列のシーケンスを読んで、それらから次の音符を予測できるようにします。必要な場合は、1曲あたり5000音符の音符数に修正することができます。 は、入力データと出力データに必要なものと、最初のL

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    私はKerasモデルに合っていて、履歴オブジェクトと評価関数 の両方を使用して、モデルの性能を確認しようとしています。 optimizer = Adam (lr=learning_rate) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'

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    Windows 10にpython 3.6.3をインストールするときに問題があります。 私は pip3 install keras を実行すると、私はパッケージPyYAMLとのインストールに失敗を取得: Installing collected packages: pyyaml, keras ... checking if libyaml is compilable error: [W