tensorflow

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    我正在使用由tflearn提供的DNN從一些數據中學習。我data變量的(6605, 32)的形狀和我labels數據具有(6605,),我在下面的代碼(6605, 1)重塑形狀...... # Target label used for training labels = np.array(data[label], dtype=np.float32) # Reshape target la

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    HeJ小鼠, 在我的多類神經網絡用於IRIS的最後一步 數據集,我正在執行以下代碼: steps = 2500 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train,feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train}) #

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    我正在學習tensorflow,深入學習和嘗試各種激活功能。 我爲MNIST問題創建了一個多層FFNN。大部分基於官方tensorflow網站的教程,除了添加了3個隱藏層。 激活功能我已經嘗試是:tf.sigmoid,tf.nn.tanh,tf.nn.softsign,tf.nn.softmax,tf.nn.relu。只有tf.nn.relu不收斂,網絡輸出隨機噪聲(測試精度約爲10%)。以下是我

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    我想將我的圖像分成更小的窗口,這些窗口將發送到神經網絡進行訓練(例如面部檢測器訓練)。我在Tensorflow中找到tf.extract_image_patches方法,這看起來正是我需要的。 This question解釋它的功能。 的例子有示出的給定(1x10x10x1)(數字1通過100按順序)輸入ksize是(1, 3, 3, 1)(和strides(1, 5, 5, 1))。輸出是這樣的

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    我試圖實現Tensorflow對象檢測API示例。我正在關注sentdex視頻。示例代碼運行良好,它還顯示用於測試結果的圖像,但未顯示檢測到的對象周圍的邊界。只是平面圖像顯示沒有任何錯誤。 我使用此代碼:This Github link。 這是運行示例代碼後的結果。 沒有任何檢測的另一圖像。 什麼我錯過這裏?代碼包含在上面的鏈接中,並且沒有錯誤日誌。 按照該順序的框,分數,類別,數量的結果。 [[

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    我對Tensorflow和tflearn很新穎 到目前爲止,我已經研究了幾個教程,並一直試圖將tflearn泰坦尼克號應用於動物園動物數據集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)。培訓工作很好,但是當我嘗試對我輸入的數據嘗試使用model.predict時,出現以下錯誤 無法提供張量'InputData/X:0'的形狀值(1,1,17) ,它具有形

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    我想預測利率,並且我有一些相關因素,例如股票指數和貨幣供應量等。因子數可能高達200. 例如,訓練數據如X包含因子,y是我想要訓練和預測的利率。 factor1 factor2 factor3 factor176 factor177 factor178 X= [[ 2.1428 6.1557 5.4101 ..., 5.86 6.0735 6.191 ] [ 2.1

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    import tensorflow as tf import numpy as np layer1_weight = tf.Variable(tf.zeros([2 , 3])) layer1_bias = tf.Variable(tf.zeros([3 , 1])) layer2_weight = tf.Variable(tf.zeros([3, 1])

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    我一直在用Parsey McParseface和Parsey Universal進行黑客攻擊。谷歌發佈了自己的解析器的下一個版本: https://research.googleblog.com/2017/03/an-upgrade-to-syntaxnet-new-models-and.html 有點看我能找到並下載模式後,但我似乎無法找到一種方法來實際運行它們,即 回聲「我有它工作」| syn

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    假設我想製作一個可以做某事的模型。現在當我在Google或YouTube上搜索這個主題時,我發現很多相關的教程,看起來像一個聰明的程序員已經通過深度學習實現了這個模型。 但是他們怎麼知道什麼類型的層,他們需要什麼類型的激活功能,喪失功能,優化,單位等數使用深度學習解決某些問題。 是否有知道這一點,或者它只是理解和經驗的問題的任何技術?如果有人能指點我一些視頻或文章回答我的問題,這也會非常有幫助。