theano

0熱

1答えて

私は10Dセグメントの脳波データで1D CNNを実行しようとしていて、RNNを使ってセグメント間の時間的接続をカバーしようとしています。問題は、これはDIM-シャッフル層 network = L.InputLayer(shape=(None, data_size[1], data_size[2]), input_var=input_var) network = L.Conv1DLayer(ne

1熱

1答えて

RuntimeError：CorrMMが作業メモリ576 x 50176の割り当てに失敗しました

VGG19ネットワーク（CPU上で実行中）からKerasを使用して画像機能を抽出しようとすると、メモリエラーが発生します。ストライドの価値は信じられないほど高く見えますが、その意味が何であるか分かりません。アップロードされた画像は最初は736 x 491ですが、ネットワークに挿入する前に224 x 224にサイズ変更されました。私が実行している RuntimeError: CorrMM faile

1熱

1答えて

TheanoでCPU上で単純なMLPを訓練している間にクラッシュするまでメモリは徐々に増加する

私はMNISTで単純なMLPを訓練しているこのtutorialを実行しています。私はCPU上で動作します。トレーニングループでコンピュータのアクティビティを監視しているうちに、メモリ使用量が着実に増加していて、100％に達してすべてがクラッシュする（再起動する必要がある）ことがわかりました。私は自分自身のスクリプトでこの問題を経験していましたが、間違いをしたと思っていましたが、上のチュートリアルで

3熱

2答えて

ubuntuでtheanoのバージョンを確認する方法

私はUbuntuで私のtheanoのバージョンをチェックしようとしています。私はまだGoogle上で有用な答えが見つかりませんでした。あなたは私のtheanoのバージョンを確認する方法を知っていますか？おかげ

0熱

2答えて

ResNet50（notop）にFlattenレイヤーを追加してエラーを取得してください

Keras 2.0を使用したマルチ分類タスクのために、ResNet50にFlattenレイヤー、Denseレイヤー（relu）およびDenseレイヤー（softmax）を追加しようとしています。 def create_model(): base_model = ResNet50(include_top=False, weights=None, input_tenso

1熱

1答えて

Theano '配列のようなオブジェクトが必要ですが、変数が見つかりました'：scan＆categorical_crossentropyの使用

私はtheanoで複数の損失を合計しようとしていますが、動作させることはできません。私はカテゴリクロスクロスを使用しています。ここでは私のコードです： import numpy as np import theano import theano.tensor as T answers = T.ivector() temp = T.scalar() predictions = T

0熱

1答えて

Kerasのシーケンス（隠れたレイヤー）を左にシフトする方法は？

私は仕事をしていると思われるコードをいくつか持っていますが、それは私が期待していたものとは異なる動作をしています。私は深い学習モデルの一部として、（訓練されていない）レイヤーを持っていて、ベクトルのシーケンス（隠れたレイヤー）を一歩左にシフトしたいと思っています。私のフレームワークは、Theanoのバックエンドを持つKeras2です。最小の例を提供する層への入力は2つの隠しコンポーネントで、

1熱

1答えて

GPUがtheano予測になるとCPUよりも遅いですか？

私はkeras + theanoを使って、NVidia TK1のVGG事前訓練モデルからのラベルを予測していました。予測でGPUよりも予測時間が速くなっています。私の記憶が正しければ、予測はまた、反復的な方法で数多くの事態を引き起こします。私はなぜここでCPUが遅くなるのか分からない。誰も良い説明をしていますか？ GPUの詳細行：Using gpu device 0: GK20A (CNMeM

0熱

1答えて

ValueError：CorrMM：不可能な出力形状

65536行（それぞれ1イメージを表す）、49列（7x7イメージ）およびバイナリクラス（50列）のデータセットにCNNモデルを構築する必要があります。（テストセット用の7800行） mnistデータセットを使用してCNNを実行する場合の例を参照していますが、列車モデルの構築に失敗しました。ここでは私のコードです： from __future__ import print_function i

2熱

1答えて

Kerasと入力層

私は、TheanoまたはTensorFlowよりも簡単だと聞いているので、KerasでANNを学ぼうとしています。私は最初に入力レイヤーと関係するいくつかの質問があります。これまでのところ、私は、入力としてのコード行を持っている： model.add(Dense(3 ,input_shape=(2,), batch_size=50 ,activation='relu')) 今、私がモデルに追