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バイナリ分類を実行するために、いくつかのレイヤを備えたフィードフォワードDNNモデルがあります。出力層は1シグモイド単位であり、損失関数はbinary_crossentropyである。予測として、私はゼロ/ 1のベクトルを期待しています。そのために、私は予測をラウンドし、それらをラブします。次に、sklearnスコア関数を使って（f1score、rocauc、precision、recall、mc

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出力クラスをTheano/Kerasの1つのカテゴリにまとめる

私は、MNISTデータセットを使って手書き数字認識用のConvNetを構築しています。私のコードはTheanoのバックエンドを使ってKerasで書かれています。 ConvNetは、クラスのサブセット（たとえば、数字 '1'と '2'のみ）を識別し、他のものを汎用の「不明な」クラスとして出力するように訓練したいと考えています。私はこれが"Distributed Neural Networks for

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テンソルフローコードをtheanoコードに変換できますか？

私はいくつかのテンソルフロー関数を使用する関数を持っています。プラットフォーム上でこのコードを使用したいので、Theanoはインストールされており、テンソルフローではないので、この関数がTheanoに必要です。私はケラスを中心に仕事をしていますので、テンソルフローは私にとっては非常にわかりにくいです。関数は次のようになります。プラットフォーム上Tensorflowをインストール class We

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Tensorflowのtheano.tensor.switchに相当する

Tensorflowには、theano.tensor.switch(cond, ift, iff)という全く同じ機能がありますか？

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PythonディレクトリのTheanoパス - RuntimeError

私はpython、theano、keras、tensorFlowを設定しています。私はほぼ動作していましたが、pygpu0.6.9を使用するとバージョンエラーが発生しました。そこで、私はtheanoバージョンを更新しました（いくつかの指示に従って）。後で、私は再びテストファイルを走らせた。私はもうpygpuエラーを受信しませんでしたが、代わりに、私はこのエラーを受けています： "You have

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Theanoとpygpu：エラー

私はpygpuとTheanoを使用しています。私はtheanoをインポートしようと一度私はまだ理解して管理していない理由のために、それは次のようなエラーを示し、まで一般的に、それがうまく機能： ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call las

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KerasでカスタムのTheanoレイヤーを使用するには？

私はTheanoで定義されたカスタム層を持っています。私はKerasモデルでそれらを使用したいと思います。これどうやってするの？ Theanoでこれらの層（クラスとして定義されている）は特定の形式に従わなければなりませんか？これのためのリソースが見つかりませんでした。誰かが私を導くことができれば、非常に役に立ちます。

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TensorFlowのテンソルの最後の2つの次元を平坦にする

テンソルを[A, B, C, D]から[A, B, C * D]に変更し、dynamic_rnnに入力しようとしています。私はB、C、Dを事前に知らないと仮定します（これらは畳み込みネットワークの結果です）。私はTheanoな整形で考えは次のようになります。 x = x.flatten(ndim=3) をTensorFlowでこれを行うための簡単な方法がありませんようですし、これまでのところ

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keras.backend.conv2dをKeras 1.xから2.xに移行する

私はKeras 1.xから2.xにプロジェクトを移行しています。コードでは、1.xで正常に動作していたkeras.backend.conv2d操作が2.xでクラッシュするようになりました。 convs = K.conv2d(a, b, padding='valid', data_format='channels_first') 入力テンソルはa形状とb両方(1024, 4, 1, 1)出力テ

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TensorFlowで変数と計算グラフにどのように値を割り当てるか？

I私はTensorFlowで再現したい次の簡単なTheanoコードがあります。上記のコードで import theano as th import theano.tensor as T import numpy as np x = T.vector() c = th.shared(np.array([1.0, 2.0])) y1 = x + c c.set_value(np.arra