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    通過學習Keras模型中使用分佈式Tensorflow

    我有兩個不同的機器上安裝兩顆GPU。我想建立一個集羣，讓我通過使用兩個GPU一起學習Keras模型。 Keras blog在顯示兩段代碼分佈式培訓部分和鏈接官方Tensorflow documentation。 我的問題是，我不知道如何學習我的模型，寫在Keras，用實際描述Tensorflow對象的過程Tensorflow文檔。 例如，我應該怎麼做，如果我想多GPU的集羣上執行下面的代碼？ #
    python keras gpu cluster-computing distributed-computing 2017-10-20

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    如何在使用Keras時使用TensorFlow外部庫？

    我對TensorFlow和Keras仍然很陌​​生，所以雖然它可能對某些人來說似乎很簡單，但它不適合我 - 假設我的所有模型都是使用Keras API而不是TensorFlow設計的，喜歡爲TensorFlow添加外部庫到我的模型 - 例如，優步的Horovod。我該怎麼做呢？
    tensorflow keras 2017-10-20

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    在R和Python中運行Keras

    我對keras包感興趣，它允許運行R內衆所周知的深度學習庫。在不離開R的情況下運行keras（和張量流和theano）的好處是顯而易見的。 我不確定是否有可能與python工作流中的同事共享中間結果 - 即經過訓練的神經網絡。
    python r keras 2017-10-20

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    Keras自定義丟失函數來傳遞除y_true和y_pred以外的參數

    我正在寫一個keras自定義丟失函數，我想在這個函數中傳遞以下內容： y_true，y_pred（無論如何都會自動傳遞這兩個參數），權重模型內部的一層，以及一個常量。 類似下面： def Custom_loss(y_true, y_pred, layer_weights, val = 0.01): loss = mse(y_true, y_pred) loss += K.sum
    keras 2017-10-20

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    簡單的ML Algo不工作：ValueError：檢查輸入時出錯：期望的dense_4_input有形狀（無，5）但有形狀的數組（5,1）

    我有一個令人難以置信的簡單算法，錯誤，「ValueError：錯誤時檢查輸入：期望dense_4_input有形狀（無，5），但有形狀（5,1）陣列「.... 這是我正在運行的代碼。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers
    numpy machine-learning keras 2017-10-21

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    尺寸誤差，同時預測

    我已經訓練使用code 我試着去得到預測如下：a convolutional3d模型， import cv2 from keras.models import Sequential, load_model import numpy as np #create an empty frame frames = [] #defince row, col img_rows,img_cols
    python opencv neural-network keras 2017-10-21

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    如何使用keras找到損失值？

    我想使用keras中定義的各種損失函數來手動計算損失值。例如： from keras.losses import binary_crossentropy error=binary_crossentropy([1,2,3,4],[6,7,8,9]) 給我的錯誤，我想使用其他keras損失函數 AttributeError: 'list' object has no attribute 'dty
    python deep-learning keras 2017-10-21

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    使用多個GPU訓練一個模型

    如何編程keras或tensorflow以劃分多GPU上的訓練，假設您處於一個amaozn ec2實例，其中有8個GPU，並且您希望使用它們全部訓練得更快，但是您的代碼僅適用於單個CPU或GPU？
    python-3.x keras gpu tensorflow-gpu keras-2 2017-10-21

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    重建凱拉斯路透數據集中的新聞文本

    我似乎無法理解凱拉斯路透數據集提供的數據集。 該組被裝載，像這樣： (x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data() 據我明白了「X」陣列是從新聞故事詞索引序列（列表）的陣列和「Y」數組的數組這些序列的主題。 但是，當我嘗試與所提供的詞典中的序列之一的詞索引轉化爲實際的話： wordDict = {y:x for x,y in
    python-3.x data-structures dataset keras reuters 2017-10-21

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    Pytorch到Keras代碼等效

    在PyTorch中給出以下代碼Keras等效函數是什麼？ class Network(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(Network, self).__init__() # Inputs = 5, Outputs = 3, Hidden = 30 self
    keras pytorch 2017-10-21
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