convolution

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tensorflow是否跨越多個GPU只重複模型？

我目前正在爲圖像識別運行Tensorflow convnet，我正在考慮購買新的GPU以支持更復雜的圖形，批量大小和輸入尺寸。我已閱讀像this這樣的帖子，不建議使用AWS GPU實例來訓練小節，但更多意見總是受歡迎。 我讀過Tensorflow的指南'Training a Model Using Multiple GPU Cards'，看起來圖形在GPU中是重複的。我想知道這是在Tensorfl

tensorflow convolution multi-gpu tensorflow-gpu 2017-06-22

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如何重塑我的輸入以將其輸入1D卷積圖層以進行序列分類？

我有339732行和兩列的CSV文件： 第一個是29的特徵值，即，X 第二個是一個二進制標記值，即ÿ 數據幀= PD .read_csv（ 「features.csv」，標題=無） 數據集= dataframe.values X = dataset[:, 0:29].astype(float) Y = dataset[:,29] X_train, y_train, X_test, y_test

deep-learning classification keras conv-neural-network convolution 2017-06-22

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類型錯誤在Python函數（int對象未標化）

我有打印出3x3矩陣的2×2矩陣卷積功能： image = [[1,0,1], # Original image [0,1,0], [1,0,1]] 在哪裏我的功能應該打印出來： [1,0] [0,1] [0,1] [1,0] [0,1] [1,0] [1,0] [0,1] 的功能如下 def convolution(image,result):

python arrays matrix conv-neural-network convolution 2017-06-27

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Tensorflow：可訓練可變掩模

我正在研究卷積神經網絡，它要求內核權重的某些部分不可排除。 tf.nn.conv2d（x，W）將可訓練變量W作爲權重。我怎樣才能讓W的某些元素不可消除？

tensorflow mask convolution 2017-06-27

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tensorflow conv2d even和odd stride之間的不同起始索引

根據tf.nn.conv2d doc的理解，對於SAME卷積（無論跨度）第一個dot產品應該以（0,0） 爲中心，但正如您在步幅是奇數，第一點積似乎是圍繞着（1,1）：在這個玩具示例 輸入形狀[5,5,1] 濾波器形狀是[3,3 ， 1,1] res = tf.nn.conv2d（X，F，strides = [1，x，x，1] ，填充= 'SAME'） 跨距爲1個結果： array([[ 1.49

python machine-learning tensorflow deep-learning convolution 2017-06-30

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變分自編碼器實現

我想實現一個使用python和tensorflow的變分自編碼器。我看到了互聯網上的各種實現。我設法使用我發現的各個部分創建自己的作品，並使它們適用於我的具體情況。 我與自動編碼器在這裏的結論是： my autoncoder on git 簡言之我有一個包含一個自動編碼器： 1）與2-卷積層以及1個平鋪層的編碼器， 2）的潛在空間（的尺寸2）， 3）和具有編碼器的反向部分的解碼器。 我的問題是當我

python tensorflow convolution autoencoder 2017-07-02

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當設計深度神經網絡的結構時，爲什麼是數字256,512,32,16等？

爲什麼有一個硬件原因，比如一個圖層中的節點數量是2的冪次？

neural-network deep-learning layer convolution 2017-07-04

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Keras CNN用於多類別分類交叉熵損失函數

這是我輸入的用於分類由鳥類，狗和貓組成的類的代碼。它與二進制分類的代碼相同，但是當我添加另一個類並將編譯方法的損失函數更改爲使用categorical_Crossentropy時，它給了我以下錯誤（=在代碼結尾處）。任何人都可以解釋這裏有什麼問題或我犯的錯誤嗎？ # Importing Keras and Tensorflow modules import tensorflow as tf

python tensorflow deep-learning keras convolution 2017-07-04

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無法將數據擬合至三維卷積U-net Keras

我遇到問題。我想製作3D卷積U-net。爲此我使用Keras。 我的數據是來自Data Science Bowl 2017 Competition的MRI圖像。 （所有像素中爲0到1）所有MRI的已保存在numpy的陣列，形狀： data_ch.shape (94, 50, 50, 50, 1) 94 - 患者中，50×50圖像的50個MRI切片，1個通道： 欲製作三維卷積U-net，所以這

machine-learning keras convolution unet 2017-07-05

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爲什麼創建空白矩陣返回null而不是0.0？

我有一個Java方法fill0s（），其輸入較小的矩陣到一個更大的矩陣，理應充滿0： public class PoolingFunctions { // Fill needed spaces with 0 public static Double[][] fill0s(Double[][] image, int filter_size){ int columns

java matrix null conv-neural-network convolution 2017-07-06

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